一种基于深度学习和二维注意力机制的多帧微表情情感识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和二维注意力机制的多帧微表情情感识别方法，包含微表情视频图片预处理，卷机神经网络特征提取，二维注意力机制权重计算，循环神经网络结果预测四个步骤，设计合理，构思巧妙，基于将每一帧的识别融入到整个视频片段的分析中，多帧之间产生结果影响的思想，从而提出一种基于深度学习和二维注意力机制的多帧微表情情感识别算法，在预测阶段将每一帧图像提取得到的特征向量作为循环神经网络的输入，通过注意力机制计算该帧特征与其他帧之间的相似度关系，对于相似度高的特征给予更高的权重，加入其它帧的特征一起预测，因此能够得到更加准确的识别结果。