一种基于频域特征的微表情识别方法（人工智能AI、计算机图像处理、人脸表情分析、刑侦、临床心理、人机交互）

本发明公开了一种基于频域特征的微表情识别方法，包括步骤：提取微表情序列中的起始帧和顶点帧，记顶点帧为选定帧；根据微表情序列的起始帧和选定帧计算稠密光流序列；对稠密光流序列中的光流图像进行预处理；将预处理后的光流图像作为输入，训练PDTNet模型；输入待测试图像到训练完成的PDTNet模型中，获得微表情识别结果。本发明融合频域特征中的相位特征和振幅特征得到带有全局信息的融合特征，用于PDTNet模型训练，进一步提高PDTNet模型识别的准确率。

《一种基于频域特征的微表情识别方法（人工智能AI、计算机图像处理、人脸表情分析、刑侦、临床心理、人机交互）》是一发明专利，专利号为 2023100586727，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为付晓峰;吴文彬;孙曜，申请日期为2023-01-18，公开（公告）日期为2026-05-19，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、深度学习、模式识别、视频时序分析、Transformer 网络、卷积神经网络、频域信号处理、人工智能、生物特征识别、情感计算、能座舱情绪感知、安防视频分析、智能客服情绪识别、谎言辅助研判、短视频情感分析、测谎辅助系统、AI 心理医疗辅助。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于频域特征的微表情识别方法，包括步骤：提取微表情序列中的起始帧和顶点帧，记顶点帧为选定帧；根据微表情序列的起始帧和选定帧计算稠密光流序列；对稠密光流序列中的光流图像进行预处理；将预处理后的光流图像作为输入，训练PDTNet模型；输入待测试图像到训练完成的PDTNet模型中，获得微表情识别结果。本发明融合频域特征中的相位特征和振幅特征得到带有全局信息的融合特征，用于PDTNet模型训练，进一步提高PDTNet模型识别的准确率。

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