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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的多尺度变化的微表情识别方法，所述识别方法包括以下步骤：S1：获取连续时间内的多张微表情图像，对微表情序列图像进行处理，得到和光流图、峰值帧和起始帧；S2：将光流图作为时间特征输入，使用多尺度卷积模块提取时间信息，将峰值帧作为空间特征输入，使用多尺度卷积模块提取空间信息；S3：将得到的时间和空间信息进行融合，通过注意力机制模块提取时空信息；S4：将起始帧输入T2T‑VIT模型，提取位置信息；S5：将提取到的时空信息和位置信息进行融合，并通过全连接层进行分类，得到微表情分类结果。本发明通过所述识别方法，显著提高了模型识别能力。
主权项：1.一种基于Transformer的多尺度变化的微表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取连续时间内的多张微表情图像，对微表情序列图像进行处理，得到和光流图、峰值帧和起始帧；步骤S2：将光流图作为时间特征输入，使用多尺度卷积模块提取时间信息，将峰值帧作为空间特征输入，使用多尺度卷积模块提取空间信息；步骤S3：将得到的时间和空间信息进行融合，通过注意力机制模块提取时空信息；步骤S4：将起始帧输入T2T-VIT模型，提取位置信息；步骤S5：将提取到的时空信息和位置信息进行融合，并通过全连接层进行分类，得到微表情分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于Transformer的多尺度变化的微表情识别方法
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