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公开(公告)号:CN111325131B
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202010092959.8
申请日:2020-02-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应去除过渡帧深度网络的微表情检测方法。本发明包括网络构造、网络训练和微表情检测,其中所述的网络训练中首先对原始视频进行数据预处理;然后使用自适应去除过渡帧方法去除过渡帧;最后将去除了过渡帧的微表情帧和中性帧样本输入MesNet网络进行训练。本发明所构建的MesNet本质是一个二分类网络,检测微表情帧不依赖帧时序关系,因此MesNet不仅可以从微表情数据库完整视频中检测微表情帧,也可以从给定的任意帧集合中检测微表情帧,还可以判断给定的单独一帧是否为微表情帧。
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公开(公告)号:CN111325131A
公开(公告)日:2020-06-23
申请号:CN202010092959.8
申请日:2020-02-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应去除过渡帧深度网络的微表情检测方法。本发明包括网络构造、网络训练和微表情检测,其中所述的网络训练中首先对原始视频进行数据预处理;然后使用自适应去除过渡帧方法去除过渡帧;最后将去除了过渡帧的微表情帧和中性帧样本输入MesNet网络进行训练。本发明所构建的MesNet本质是一个二分类网络,检测微表情帧不依赖帧时序关系,因此MesNet不仅可以从微表情数据库完整视频中检测微表情帧,也可以从给定的任意帧集合中检测微表情帧,还可以判断给定的单独一帧是否为微表情帧。
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