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摘要：本发明涉及一种空时特征驱动下基于CoTNet的微表情识别方法及其用途，包括如下步骤：利用光流法提取微表情样本的光流图；采用基于上下文注意力机制的CoTNet提取全局特征和局部特征；基于CASMEII、SAMM和SMIC数据集，对经过预处理后的数据通过留一交叉验证法训练微表情识别模型并验证，此微表情识别模型用于在民航安保中识别中高风险旅客。本发明将CoTNet网络与光流法相结合，通过分析面部运动来识别微表情，更全面地捕捉微表情序列中的关键信息，提高了微表情识别的准确率和鲁棒性，同时采用本发明提出的空时特征驱动下基于CoTNet微表情识别方法实现微表情识别，分析旅客真实情感状态，判断旅客携带危险物品以及做出危险行为的风险，辅助有关部门开展中高风险旅客的识别。
主权项：1.一种空时特征驱动下基于CoTNet的微表情识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.利用光流法提取微表情样本的光流图；S2.采用基于上下文注意力机制的CoTNet提取全局特征和局部特征；S3.基于CASMEII、SAMM和SMIC数据集，对经过预处理后的数据通过留一交叉验证法训练微表情识别模型并验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 空时特征驱动下基于CoTNet的微表情识别方法及其用途
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