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龙图腾网获悉北京联合大学申请的专利一种基于迁移学习的微表情识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114898433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210540649.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于迁移学习的微表情识别方法是由何宁;张人设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习的微表情识别方法，包括对人脸面部图像数据进行预处理，还包括以下步骤：分别对微表情的起始帧和顶点帧进行提取，同时提取宏表情的起始帧和顶点帧一半进行提取；对提取后的图片进行面部检测，对两个帧的图像做光流特征提取，作为输入；使用ResNet网络进行特征提取，将提取的特征分为上下两部分，在平均池化后送入全连接层分别进行识别，将提取后的特征进行识别并输出。本发明提出了一种基于迁移学习的微表情识别方法，微表情识别网络结构采用改进的ResNet18，在样本预处理部分平衡了CASMEII、SAMM、SMIC三个微表情数据集的表情运动变化幅度，以此对样本分布进行平衡，并将提取的光流特征对齐,减少噪声干扰，平衡了噪声对光流特征的干扰。

本发明授权一种基于迁移学习的微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的微表情识别方法，包括对人脸面部图像数据进行预处理，其特征在于，还包括以下步骤： 步骤1：分别对微表情的起始帧和顶点帧进行提取，并同时提取宏表情的起始帧和顶点帧之间的一半帧进行提取； 步骤2：对提取后的图片进行面部检测，对两个帧的图像做光流特征提取，作为ResNet18网络的输入，采用自适应放大系数方法平衡数据集间不同样本的表情变化幅度，所述自适应放大系数方法包括以下子步骤： 步骤21：使用光流法提取源数据集中样本起始帧和顶点帧的光流特征； 步骤22：并计算其中光流的最大值作为源数据集中样本的运动幅度； 步骤23：根据运动幅度计算放大系数； 当样本运动幅度小于1时，需要较大的放大系数；当样本运动幅度大于8时，则不再放大；第i个样本的放大系数Pi定义为 其中，mi为原始面部运动幅度，A、B、C和M为常系数； 步骤3：使用ResNet网络进行特征提取，将提取的特征分为上下两部分，分别在平均池化后送入全连接层分别进行识别，并将提取后的特征进行识别并输出。

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