公开(公告)号：CN112613479B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202110001577.4

申请日：2021-01-04

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  林艳 ,  王俊强

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/46 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于轻量流式网络和注意力机制的表情识别方法，包括以下步骤：步骤S1：获取表情图像数据集，并预处理；步骤S2:构建包含注意力机制的轻量流式网络，并在网络的最后通过交叉熵损失函数进行分类；步骤S3根据预处理后的表情图像数据集训练包含注意力机制的轻量流式网络；步骤S4:将待测图像数据输入训练后的包含注意力机制的轻量流式网络，得到识别结果。本发明能够有效地对表情图像进行分类，提升了表情图像分类的效果。

公开(公告)号：CN112183419B

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202011070119.8

申请日：2020-10-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  林艳 ,  王俊强

IPC: G06V40/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于光流生成网络和重排序的微表情分类方法。首先获取微表情数据集，提取出起始帧和峰值帧，并进行预处理；训练光流生成网络，根据所有的起始帧和峰值帧生成其光流特征；接着将得到的光流图像，按照LOSO原则切分成对应的训练集和测试集，输入残差网络进行训练；最后对残差网络初步分类得到的结果进行重排序，得到精度更高的最终结果。

公开(公告)号：CN112200065A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011070118.3

申请日：2020-10-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  林艳 ,  王俊强

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于动作放大和自适应注意力区域选取的微表情分类方法。首先获取微表情数据集，提取出起始帧和峰值帧；然后将提取的起始帧和峰值帧输入动作放大网络，生成动作放大后的图像；接着对放大后的图像进行预处理；最后利用自适应注意力区域选取方法对预处理后的图像进行识别，得到最终分类的结果。