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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于PCB模型的微表情识别方法及系统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：CN116884057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310681810.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于PCB模型的微表情识别方法及系统是由姚俊峰;王仕琪;龙飞设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PCB模型的微表情识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了表情识别技术领域的一种基于PCB模型的微表情识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取人像视频，对所述人像视频中的各帧人头图像的人脸进行关键点检测；步骤S20、基于各所述关键点对各帧人头图像进行对齐、剪裁以及缩放的预处理，得到若干张人脸图像；步骤S30、对所述人脸图像的帧数进行归一化；步骤S40、对各所述人脸图像进行光流计算，得到光流图像序列；步骤S50、将所述光流图像序列输入PCB模型以进行微表情识别。本发明的优点在于：极大的提升了微表情识别性能。

本发明授权一种基于PCB模型的微表情识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PCB模型的微表情识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、获取人像视频，对所述人像视频中的各帧人头图像的人脸进行关键点检测； 步骤S20、基于各所述关键点对各帧人头图像进行对齐、剪裁以及缩放的预处理，得到若干张人脸图像； 步骤S30、对所述人脸图像的帧数进行归一化； 步骤S40、对各所述人脸图像进行光流计算，得到光流图像序列； 步骤S50、将所述光流图像序列输入PCB模型以进行微表情识别； 所述PCB模型由骨干网络、特征张量分割网络以及分类器组成； 所述骨干网络基于PCANet+网络构建，用于提取所述光流图像序列的空间特征，得到特征张量；所述特征张量分割网络用于对所述特征张量进行分割，并输入对应的所述分类器，且所述特征张量分割的每个分支末端加入LSTM网络；所述分类器用于对分割后的特征张量进行训练和微表情特征提取，以进行微表情识别； 各帧所述人头图像经过预处理和光流计算得到光流图像序列，将所述光流图像序列堆叠后输入到由PCA卷积层组成的骨干网络中提取特征，输出一个三维的特征张量T，其通道数量为PCANet+网络最后一个卷积层的滤波器数量；在特征分割阶段，根据面部关键区域从输出的特征张量T中划分出p个多通道特征，然后将多通道特征分别进行加权求和，得到对应的二维特征矩阵，再将每个二维特征矩阵展开为一个特征向量gi，作为后续基于局部特征的分类器的输入； 所述PCB模型每个分支的分类器由两层LSTM网络结构、一个全连接层和一个Softmax函数构成，每个分类器由其对应的局部特征进行训练，最后将每个分支的全连接层的输入连接成一个完整的向量，输入到由两个全连接层和一个Softmax函数构成的全局分类器中，以完成最后的微表情分类。

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