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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114973383B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202210704033.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由何慧針;馮開平;羅明杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有的微表情識別方法識別準確率較低的技術(shù)問題。本發(fā)明包括：對預(yù)設(shè)表情數(shù)據(jù)集進行人臉檢測，得到臉部圖像，并獲取每個所述臉部圖像對應(yīng)的表情標簽；所述預(yù)設(shè)表情數(shù)據(jù)集包括宏表情數(shù)據(jù)集和微表情數(shù)據(jù)集；對所述臉部圖像進行主成分分析和數(shù)據(jù)增強，得到預(yù)處理圖像；采用所述預(yù)處理圖像和對應(yīng)的表情標簽訓(xùn)練改進卷積視覺模型，得到已訓(xùn)練卷積視覺模型；獲取待識別微表情圖像，將所述待識別微表情圖像輸入所述已訓(xùn)練改進卷積視覺模型，輸出所述待識別微表情圖像的識別結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種微表情識別方法，其特征在于，包括： 對預(yù)設(shè)表情數(shù)據(jù)集進行人臉檢測，得到臉部圖像，并獲取每個所述臉部圖像對應(yīng)的表情標簽；所述預(yù)設(shè)表情數(shù)據(jù)集包括宏表情數(shù)據(jù)集和微表情數(shù)據(jù)集； 對所述臉部圖像進行主成分分析和數(shù)據(jù)增強，得到預(yù)處理圖像； 采用所述預(yù)處理圖像和對應(yīng)的表情標簽訓(xùn)練改進卷積視覺模型，得到已訓(xùn)練改進卷積視覺模型； 獲取待識別微表情圖像，將所述待識別微表情圖像輸入所述已訓(xùn)練改進卷積視覺模型，輸出所述待識別微表情圖像的識別結(jié)果； 其中，所述對所述臉部圖像進行主成分分析和數(shù)據(jù)增強，得到預(yù)處理圖像的步驟，包括： 對所述臉部圖像進行主成分分析，得到主成分分析特征圖像； 對所述主成分分析特征圖像進行數(shù)據(jù)增強操作，得到預(yù)處理圖像； 其中，所述采用所述預(yù)處理圖像和對應(yīng)的表情標簽訓(xùn)練改進卷積視覺模型，得到已訓(xùn)練改進卷積視覺模型的步驟，包括： 將所述預(yù)處理圖像輸入所述改進卷積視覺模型，對所述預(yù)處理圖像進行卷積操作，得到卷積結(jié)果； 對所述卷積結(jié)果進行歸一化操作，得到歸一化圖像； 將所述歸一化圖像輸入至若干個深度可分離卷積中，輸出與所述深度可分離卷積一一對應(yīng)的特征圖； 采用所有所述特征圖生成token，并將所述token輸入MLP模塊； 通過所述MLP模塊對所述token進行圖像分類，得到分類結(jié)果； 基于所述分類結(jié)果和所述表情標簽計算所述改進卷積視覺模型的損失函數(shù)； 調(diào)整所述損失函數(shù)的參數(shù)，當所述損失函數(shù)達到最小值時，將當前的改進卷積視覺模型作為已訓(xùn)練改進卷積視覺模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510060 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號大院；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。