摘要
本申请涉及数字医疗领域,具体为一种基于微表情的情绪识别方法、装置、设备及介质。该方法综合考虑了一段微表情视频帧序列中高潮帧包含更多的面部信息,以及光流信息能够反映面部的细微变化这两种因素,通过提取RGB高潮帧和光流高潮帧这两种类型的高潮帧,从待识别微表情视频中获取了更多、更细微的面部特征,提高了微表情的情绪识别准确度;同时,该方法通过对微表情数据样本集中每个微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧进行数据增强处理,增加了微表情数据样本集中成组RGB高潮帧和光流高潮帧的数量,从而变相增加了微表情数据样本集中微表情视频的数量,样本数量大大增加,能够提高训练模型的准确度,进一步提高微表情的情绪识别准确度。
技术关键词
情绪识别方法
人脸图像序列
情绪识别模型
视频帧
情绪识别装置
稠密光流
特征提取网络
面部特征
面部关键特征
微表情数据
残差神经网络
样本
计算机设备
级联
可读存储介质
标签
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超分辨率重建模型
视频帧
感知损失函数
样本
残差网络
机器学习模型
计算机可执行指令
视频帧
文本编码器
处理器
面部关键点检测
修正方法
图像解码器
音频编码器
视频帧