公开(公告)号：CN113496217A

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN202110773121.X

申请日：2021-07-08

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 于洋 ,  孔艳蕾 ,  郭迎春 ,  师硕 ,  郝小可 ,  朱叶 ,  于明 ,  阎刚 ,  刘依 ,  吕华

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

Abstract: 本发明为视频图像序列中人脸微表情识别方法，该识别方法包括以下内容：在微表情视频图像序列预处理之后，根据微表情的实际发生机理划分图像分块并获得微表情的浅层运动信息和深层形状信息融合特征，通过光流的共现关系和AU的发生机制构建自注意力图卷积网络的邻接矩阵A，以分块为节点、以邻接矩阵为边，构建自注意力图卷积网络，最后利用自注意力图卷积网络完成微表情的分类识别。本方法克服了现有微表情识别方法对光照噪声的鲁棒性差，特征信息提取的不充分，对微表情实际发生机理研究不深入而导致的微表情识别率低的缺陷。

公开(公告)号：CN113496217B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202110773121.X

申请日：2021-07-08

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 于洋 ,  孔艳蕾 ,  郭迎春 ,  师硕 ,  郝小可 ,  朱叶 ,  于明 ,  阎刚 ,  刘依 ,  吕华

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为视频图像序列中人脸微表情识别方法，该识别方法包括以下内容：在微表情视频图像序列预处理之后，根据微表情的实际发生机理划分图像分块并获得微表情的浅层运动信息和深层形状信息融合特征，通过光流的共现关系和AU的发生机制构建自注意力图卷积网络的邻接矩阵A，以分块为节点、以邻接矩阵为边，构建自注意力图卷积网络，最后利用自注意力图卷积网络完成微表情的分类识别。本方法克服了现有微表情识别方法对光照噪声的鲁棒性差，特征信息提取的不充分，对微表情实际发生机理研究不深入而导致的微表情识别率低的缺陷。