龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：沈阳理工大学
摘要：本发明提供基于双分支持续注意力的英语课堂实时微表情识别方法，涉及微表情识别和深度神经网络技术领域。该方法具体包括：获取若干个微表情视频序列样本，通过分别从每个微表情视频序列样本中提取Onest帧和Apex帧来分别计算每个微表情视频序列样本的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息；构建双分支持续注意力网络并利用所有微表情视频序列样本的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息进行训练，得到训练好的双分支持续注意力网络；从英语课堂场景中实时获取微表情视频序列并计算该微表情视频序列的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息，将得到的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息输入训练好的双分支持续注意力网络，预测该微表情视频序列的微表情分类结果。
主权项：1.一种基于双分支持续注意力的英语课堂实时微表情识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：获取若干个微表情视频序列样本，分别从每个微表情视频序列样本中提取初始的Onest帧和初始的Apex帧并进行缩放和归一化，得到Onest帧和Apex帧；步骤2：根据Onest帧和Apex帧分别计算每个微表情视频序列样本的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息；步骤3：构建双分支持续注意力网络；步骤4：将所有微表情视频序列样本的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息输入双分支持续注意力网络进行训练，得到训练好的双分支持续注意力网络；步骤5：从英语课堂场景中实时获取微表情视频序列并计算该微表情视频序列的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息，将得到的RGB运动变化信息和Flow面部变化信息输入训练好的双分支持续注意力网络，预测该微表情视频序列的微表情分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳理工大学 基于双分支持续注意力的英语课堂实时微表情识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号