发明专利 已授权

基于迁移学习和自编码器数据增强的微表情种类判别方法

📄 申请号:CN202010604155.1 📄 发布日:2026/07/28

著录项目信息

申请日
2020-06-29
公开号
CN111767842B
公开日
2024-02-06
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

情感计算, 人机交互, 心理状态分析, 安防监控, 智慧医疗

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习和自编码器数据增强的微表情种类判别方法。本发明首先构造MecNet微表情种类判别网络:选取在ImageNet上预训练好的CNN模型,保留卷积层及预训练参数,在其后添加全连接层和softmax分类器。其次构造MegNet微表情生成网络:MegNet使用亚洲人微表情样本生成欧美人微表情样本。MegNet的下采样模块、上采样模块和损失函数分别基于卷积、子像素卷积和图像结构相似性设计。将生成的微表情样本加入MecNet训练集进行数据增强,训练MecNet。最后使用MecNet判别微表情种类。本发明使用MegNet进行数据增强能够有效提高MecNet微表情种类判别性能。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111767842B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:56 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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