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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海交通大學(xué)重慶研究院申請的專利基于圖卷積網(wǎng)路的微表情識別方法、系統(tǒng)及計算機(jī)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114495211B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210015324.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)基于圖卷積網(wǎng)路的微表情識別方法、系統(tǒng)及計算機(jī)介質(zhì)是由司家鑫;周華毅;吳洺設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于圖卷積網(wǎng)路的微表情識別方法、系統(tǒng)及計算機(jī)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于表情識別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于圖卷積網(wǎng)路的微表情識別方法、系統(tǒng)及計算機(jī)介質(zhì)，該方法根據(jù)每個AU與臉部特定區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，提取AU多尺度局部特征，利用AU多尺度局部特征，構(gòu)建AU相關(guān)性矩陣，基于AU相關(guān)性矩陣，構(gòu)建兩個兩層圖卷積網(wǎng)絡(luò)，其中一個圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于更新每個AU的特征表示，另一個圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于更新AU分類器，采用多標(biāo)簽分類損失函數(shù)，對AU分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終的AU分類器，進(jìn)行人臉微表情識別。采用本技術(shù)方案，基于激活區(qū)域的多尺度特征提取算法和兩個圖卷積網(wǎng)絡(luò)，模擬AU特征間的相關(guān)特征和AU分類器間的相關(guān)特性，保證AU識別的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于圖卷積網(wǎng)路的微表情識別方法、系統(tǒng)及計算機(jī)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖卷積網(wǎng)路的人臉微表情識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 根據(jù)每個AU與臉部特定區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，提取AU多尺度局部特征； 利用AU多尺度局部特征，構(gòu)建AU相關(guān)性矩陣； 基于AU相關(guān)性矩陣，構(gòu)建兩個兩層圖卷積網(wǎng)絡(luò)，其中一個圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于更新每個AU的特征表示，另一個圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于更新AU分類器； 采用多標(biāo)簽分類損失函數(shù)，對AU分類器進(jìn)行訓(xùn)練； 得到最終的AU分類器，進(jìn)行人臉微表情識別； 提取AU多尺度局部特征的方法如下： 利用多尺度的局部區(qū)域特征提取算法，根據(jù)AU激活區(qū)域大小，預(yù)定義了多尺度窗口，即預(yù)定義了激活模板，每個AU的激活模板差異較大，當(dāng)每個AU激活時，采用預(yù)先定于的激活模板；并將其映射到通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的最終特征層中，得到AU多尺度局部特征； 采用RoIAlign產(chǎn)生固定尺寸的特征，統(tǒng)一不同區(qū)域AU特征的尺寸； 對統(tǒng)一尺寸的成對AU特征通過平均池化操作融合，通過全連接的映射降維得到64維的AU特征。

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