一种基于过参数化的微表情情绪识别方法

本发明涉及微一种基于过参数化的微表情情绪识别方法，具体为：S1、预处理：获取微表情视频，对视频中各帧进行人脸检测，对其进行人脸对齐、裁剪的预处理操作；S2、特征提取：对峰值帧和起始帧的人脸图像计算其光流图像；S3、将特征提取得到的光流图输入到卷积神经网络模型中进行训练；S4、将训练后的多分支卷积神经网络模型进行结构重参数化处理；S5、将待检测微表情视频输入结构重参数化后的单分支卷积神经网络模型中进行推理，对微表情进行识别。本发明训练阶段提高了模型参数，提高了模型的表达能力，从而提升了对微表情的判别精度并优化了推理速度；在训练阶段通过结构重参数化的方式降低参数，保留精度的同时加速模型推理。