[发明专利]一种基于深度森林和卷积神经网络的微表情识别方法有效
| 申请号： | 202010589037.8 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111814609B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 刘昆宏;孙蒙新;吴清强;洪清启;陈俐燕;苏劲松;姚俊峰 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人： | 严业福 |
| 地址： | 361005 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度森林和卷积神经网络的微表情识别方法，所述方法包括：步骤一、采集微表情图像，使用光流法和光流应变法结合的三维特征作为微表情的特征；步骤二、构造基于深度森林和卷积神经网络的异质集成模型，将深度森林的重表示特征经过卷积层和卷积神经网络的深度特征混合形成新的图像特征，帮助分类器实现判别分类；步骤三、结合当前场景内容和微表情分类，与识别对象进行交互。本发明实现了更高的准确率，相比其他微表情识别算法,集成算法表现出更好的鲁棒性。需要更少的参数，训练时消耗更少的时间和资源，是一种轻量高效的微表情识别方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 森林 卷积 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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