公开(公告)号：CN114937298B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202210522618.9

申请日：2022-05-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  束永丽 ,  卢峻禾

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的微表情识别方法，该方法包括以下步骤：构建并训练普通表情‑身份特征解耦网络，将训练好的普通表情‑身份特征解耦网络作为微表情‑身份特征解耦网络的初始模型，使用人脸微表情图像样本微调该模型，得到微表情‑身份特征解耦网络；构建包含普通表情‑身份特征解耦网络、微表情‑身份特征解耦网络的对抗网络模型，通过对抗学习方法，使用相同表情类别的人脸普通表情图像样本和人脸微表情图像样本训练对抗网络模型；将训练好的对抗网络模型中的微表情‑身份特征解耦网络作为最终的微表情识别模型。本发明可以使模型排除人脸身份特征干扰，更加关注微表情特征，从而提高微表情识别的准确率。

公开(公告)号：CN114937298A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210522618.9

申请日：2022-05-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  束永丽 ,  卢峻禾

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的微表情识别方法，该方法包括以下步骤：构建并训练普通表情‑身份特征解耦网络，将训练好的普通表情‑身份特征解耦网络作为微表情‑身份特征解耦网络的初始模型，使用人脸微表情图像样本微调该模型，得到微表情‑身份特征解耦网络；构建包含普通表情‑身份特征解耦网络、微表情‑身份特征解耦网络的对抗网络模型，通过对抗学习方法，使用相同表情类别的人脸普通表情图像样本和人脸微表情图像样本训练对抗网络模型；将训练好的对抗网络模型中的微表情‑身份特征解耦网络作为最终的微表情识别模型。本发明可以使模型排除人脸身份特征干扰，更加关注微表情特征，从而提高微表情识别的准确率。