一种基于光流生成网络和重排序的微表情分类方法
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摘要
本发明涉及一种基于光流生成网络和重排序的微表情分类方法。首先获取微表情数据集，提取出起始帧和峰值帧，并进行预处理；训练光流生成网络，根据所有的起始帧和峰值帧生成其光流特征；接着将得到的光流图像，按照LOSO原则切分成对应的训练集和测试集，输入残差网络进行训练；最后对残差网络初步分类得到的结果进行重排序，得到精度更高的最终结果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于光流生成网络和重排序的微表情分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112183419A
申请号 ：
CN202011070119.8
公开（公告）日 ：
2021-01-05
申请日 ：
2020-10-09
授权号 ：
CN112183419B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
柯逍林艳王俊强
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈明鑫
优先权 ：
CN202011070119.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-01-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201009
申请日 : 20201009
2021-01-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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