[00287757]一种基于3D卷积神经网络的微表情识别方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201610954555.9

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的微表情识别方法，基于所构造出的3D卷积神经网络(3D‑CNN)模型，能够有效识别出高兴、厌恶、压抑、惊讶以及其他5类微表情，并且所设计微表情识别方法简单、高效，不需要对样本数据进行特征提取、特征降维、分类等一系列过程，大大减少了预处理的难度，而且通过感受野和权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数，大大降低了算法的复杂度，不仅如此，所设计微表情识别方法中，通过下采样层的下采样操作，增强了网络的鲁棒性，能容忍图像一定程度的畸变。

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