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申请/专利权人：江苏正方交通科技有限公司
摘要：本发明公开了一种微表情的识别方法及装置，其中识别方法包括：获取微表情数据集视频；对所述微表情数据集视频进行预处理获取每一帧脸部特征点；计算微表情序列帧变化强度，确定变化强度最大的Apex帧；根据脸部变化强度序列确定所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧；确定所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧的脸部特征点序列；将所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧的脸部特征点序列输入训练好的深度学习神经网络模型，利用所述深度学习神经网络模型识别出微表情；本发明提供的识别方法基于SVM分类模型和递归神经网络模型结合的模型做精确的判断，计算量小，而且精度高，可以部署多种操作系统，程序移植方便。
主权项：1.一种微表情的识别方法，其特征在于，包括：获取微表情数据集视频；对所述微表情数据集视频进行预处理获取每一帧脸部特征点；计算微表情序列帧变化强度，确定变化强度最大的Apex帧，包括：计算每一帧脸部的变化强度，并构建变化强度序列；根据所述变化强度序列确定Apex帧；以所述Apex帧中的鼻尖为坐标原点，确定其他特征点坐标；将所述Apex帧标准化处理；根据脸部变化强度序列确定所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧，包括：计算每一帧脸部的变化强度，根据每一帧脸部的变化强度构建变化强度序列；接着根据所述变化强度序列确定Apex帧获取Apex帧；然后以Apex帧中脸部的鼻尖为坐标原点，获取特征点坐标，实现标准化；确定所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧的脸部特征点序列；将所述Apex帧、将所述Apex帧之前及之后变化强度最小的帧的脸部特征点序列输入训练好的深度学习神经网络模型，利用所述深度学习神经网络模型识别出微表情。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏正方交通科技有限公司 一种微表情的识别方法及装置
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