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申请/专利权人：常州码库数据科技有限公司
摘要：本发明公开了一种动态表情识别模型获取方法、识别方法和装置，属于动态表情识别技术领域，模型获取方法包括如下步骤：对动态表情数据进行数据预处理，获得人脸静态图像和光流数据图像；构建基于运动注意转移网络的双流CNN表情识别模型；将经预处理获得的所述人脸静态图像和光流数据图像输入到所述双流CNN表情识别模型中进行模型训练，获得最终动态表情识别模型。本发明能够使用运动注意转移网络对双流网络中包含的空间特征和时间特征进行交互，促进空间流学习到更深层次的运动特征，提高动态表情识别的识别精度，识别结果更加可靠。
主权项：1.一种动态表情识别模型获取方法，其特征在于，包括如下步骤：对动态表情数据进行数据预处理，获得人脸静态图像和光流数据图像；构建基于运动注意转移网络的双流CNN表情识别模型；将经预处理获得的所述人脸静态图像和光流数据图像输入到所述双流CNN表情识别模型中进行模型训练，获得最终动态表情识别模型；基于运动注意转移网络的双流CNN表情识别模型包括双流CNN网络和运动注意转移网络，所述双流CNN网络包括空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络；所述空间流卷积神经网络，用于负责捕捉动态视频的外观特征；所述时间流卷积神经网络，用于负责捕捉动态视频的运动特征；所述运动注意转移网络，用于将动态表情数据的外观特征与运动特征进行交互，使所述外观特征得到运动特征的增强；所述双流CNN网络的每一层后均加入所述运动注意转移网络；所述运动注意转移网络中经运动特征增强后的外观特征输入到所述空间流卷积神经网络的下一层中继续空间流特征提取，运动特征保持不变；在经过外观特征和运动特征提取后，所述双流CNN网络分别得到空间流特征的预测结果和时间流特征的预测结果；对空间流特征的预测结果和时间流特征的预测结果取均值作为最终的动态表情预测结果。
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权利要求：
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