发明专利已授权

一种基于ACNN和Bi-LSTM的微表情识别方法、系统

Name: 一种基于ACNN和Bi-LSTM的微表情识别方法、系统
Brand: 湖南工业大学
SKU: 2022102998040
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210299804.0 📄 发布日：2026/03/12

著录项目信息

申请日

2022-03-25

公开号

CN114724210B

公开日

2024-12-03

申请人

湖南工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_16

IPC 分类号

G06V40_16 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V20_40 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_62 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

微表情识别深度学习计算机视觉时序特征提取微表情识别

应用场景

心理状态分析, 人机交互, 安防监控, 医疗辅助诊断, 驾驶疲劳检测

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摘要

本申请涉及一种基于ACNN和Bi‑LSTM的微表情识别方法、系统。所述方法包括：获取待检测人员的连续时间的多帧表情图像；将所述多帧表情图像输入微表情识别模型，得到所述待检测人员的表情所属类别；其中，所述微表情识别模型包括初始特征向量提取网络、与初始特征向量提取网络连接的局部识别块注意力卷积神经网络、与初始特征向量提取网络连接的全局注意力卷积神经网络和与局部识别块注意力卷积神经网络、全局注意力卷积神经网络连接的双向长短期记忆网络。采用本方法能够提高微表情识别的准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114724210B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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