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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶第二師范學(xué)院申請(qǐng)的專利一種人臉微表情識(shí)別模型及識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114926888B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210632967.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種人臉微表情識(shí)別模型及識(shí)別方法是由韋鵬程;顏蓓;黃思行設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種人臉微表情識(shí)別模型及識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人臉微表情識(shí)別方法，包括提取待識(shí)別微表情圖像的待識(shí)別特征向量，將所述待識(shí)別特征向量和微表情庫中的每個(gè)預(yù)設(shè)微表情的預(yù)設(shè)特征向量進(jìn)行相似度比較，并根據(jù)相似概率進(jìn)行排序，還包括對(duì)周圍環(huán)境圖像進(jìn)行處理，并識(shí)別周圍環(huán)境圖像中是否存在其他人，若存在，則進(jìn)一步識(shí)別周圍環(huán)境圖像中其他人的表情類型，根據(jù)其他人的表情類型以及相似概率排序來確定所述待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別。本發(fā)明還提供一種人臉微表情識(shí)別模型。本發(fā)明通過對(duì)周圍環(huán)境圖像的識(shí)別，作為補(bǔ)充參考，以此來提高微表情識(shí)別的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種人臉微表情識(shí)別模型及識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉微表情識(shí)別方法，其特征在于：包括：提取待識(shí)別微表情圖像的待識(shí)別特征向量，將所述待識(shí)別特征向量和微表情庫中的每個(gè)預(yù)設(shè)微表情的預(yù)設(shè)特征向量進(jìn)行相似度比較，并根據(jù)相似概率進(jìn)行排序，還包括對(duì)周圍環(huán)境圖像進(jìn)行處理，并識(shí)別周圍環(huán)境圖像中是否存在其他人，若存在，則進(jìn)一步識(shí)別周圍環(huán)境圖像中其他人的表情類型，根據(jù)其他人的表情類型以及相似概率排序來確定所述待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別； 若周圍環(huán)境圖像中僅存在一個(gè)其他人，且該一個(gè)其他人的表情類型與相似概率排序中相似概率最大的微表情類別相符，則確定相似概率排序中相似概率最大的微表情類別為本次待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別；說明相似概率排序中相似概率最大的微表情類別是準(zhǔn)確的，因此可以確定相似概率排序中相似概率最大的微表情類別為本次待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別；若周圍環(huán)境圖像中僅存在一個(gè)其他人，該一個(gè)其他人的表情類型與相似概率排序中相似概率第二大的微表情類別相符，且相似概率排序中相似概率最大和相似概率第二大的差值小于設(shè)定閾值，則確定相似概率排序中相似概率第二大的微表情類別為本次待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別；說明以相似概率排序中相似概率最大的微表情類別作為本次待識(shí)別微表情的類別是不準(zhǔn)確的，而如果相似概率排序中相似概率最大和相似概率第二大的差值小于設(shè)定閾值時(shí)，才確定相似概率排序中相似概率第二大的微表情類別為本次待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別；更加具體的，若周圍環(huán)境圖像中存在多個(gè)其他人，則在識(shí)別出每個(gè)其他人的表情類型后，對(duì)各個(gè)表情類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)占多數(shù)的表情類型作為周圍環(huán)境圖像的最終表情類型，根據(jù)最終表情類型以及相似概率排序來確定所述待識(shí)別微表情圖像中的微表情類別。

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