[發明專利]基于視頻放大和深度學習的人臉微表情識別方法在審
| 申請號： | 201811293854.8 | 申請日： | 2018-11-01 |
| 公開（公告）號： | CN109034143A | 公開（公告）日： | 2018-12-18 |
| 發明（設計）人： | 徐丹;劉汝涵 | 申請（專利權）人： | 云南大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 李宏偉 |
| 地址： | 650000*** | 國省代碼： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 視頻放大 表情識別 表情 新數據 人臉 裁剪 預處理 卷積神經網絡 神經網絡模型 視頻數據分割 視頻圖像序列 視頻幀圖像 預處理操作 標簽提取 表情動作 表情特征 動作幅度 放大處理 分類基礎 干擾消除 灰度圖像 視頻數據 數據集中 圖像序列 完整數據 消除干擾 準確率 放入 標簽 放大 視頻 學習 引入 情緒 統一 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于視頻放大和深度學習的人臉微表情識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、利用基于干擾消除的視頻放大技術放大微表情視頻數據的動作幅度；
S2、將進行放大處理后的視頻數據分割為視頻幀圖像，并根據數據集中所給微表情標簽提取出所有屬于微表情的圖像序列，組成新數據集；
S3、對處理后的視頻進行臉部裁剪預處理操作，同時將所有視頻圖像序列統一裁剪為110*110大小的灰度圖像；
S4、將預處理后的新數據放入卷積神經網絡模型并進行訓練，提取微表情特征數據，實現微表情的識別任務。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，S1步驟的實現過程具體包括：
S11、在視頻數據集中對人臉進行關鍵點定位，找出每個視頻中眼部坐標的位置；
S12、利用基于相位的視頻放大技術對數據視頻進行放大處理；
S13、將未經過放大處理的原始視頻中的眼睛部位進行裁剪并替換放大后的眼部視頻。
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