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公开（公告）号CN117894056B | 申请号CN202410170270.0 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人中国科学技术大学 |
分类号G06V40/16(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/048(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2024-02-06 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601461467700009 | 源数据页码1981 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于事件数据驱动的微表情识别方法，其步骤包括：1、准备训练数据和对应的事件；2、构建事件驱动的时空运动增强网络，并引入事件增强运动提取器模块来利用事件信号的高时间分辨率特性，增强微妙的运动细节，同时添加一个事件引导注意力模块，专注于特定区域的细微变化，捕捉更精确的微表情空间特征；3、融合两个支路的特征形成最终的特征表示，对构建的微表情神经网络模型进行训练；4、利用训练好的模型进行预测，以实现微表情识别的目标。本发明通过利用事件数据驱动捕捉细微运动变化的能力，提升了微表情识别的精度，从而得到更准确的分类结果。
附图 1