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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于参数迁移和光流特征提取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：CN117058735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310885167.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于参数迁移和光流特征提取的微表情识别方法是由樊春晓;李劲滔;王振兴设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数迁移和光流特征提取的微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微表情识别技术领域，公开了一种基于参数迁移和光流特征提取的微表情识别方法，包括：数据预处理、光流特征提取、参数迁移；本发明将光流法和迁移学习有效地应用到微表情识别领域，解决了微表情数据集样本数量少、获取难度大等一系列问题。首先在数据预处理阶段，采用了局部加权平均算法对人脸图像进行检测和对齐，核心思想是根据输入图像的关键点序列，对每一个关键点进行加权平均，以确保对齐时对关键点的权重进行适当的分配。为了能够有效获取到微表情序列细微的变化信息，本发明使用GunnarFarneback光流算法分别建模起始帧和峰值帧图像的局部二次多项式模型，描述图像灰度值在时间上的变化，进而计算光流向量。

本发明授权一种基于参数迁移和光流特征提取的微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数迁移和光流特征提取的微表情识别方法，包括： A.数据预处理阶段，包括人脸检测与对齐、动作放大： 人脸检测与对齐：选择标准人脸图像M，利用主动形状模型算法提取标准人脸图像M的人脸关键点ΨM；对于面部微表情数据集的第i个微表情序列si，提取si第一帧微表情图像fi,1的人脸关键点Ψfi,1，使用局部加权平均算法计算微表情图像fi,1与标准人脸图像M的映射矩阵Ti，并将映射矩阵Ti作用在si的每一帧微表情图像上，进行面部对齐； 动作放大：采用EVM算法对面部对齐过的微表情序列中的微表情图像，进行空间金字塔分解，在不同尺度上分别进行动作放大；根据选定的频率范围对微表情图像每个像素点的时间序列进行带通滤波，再应用泰勒级数近似处理后得到放大信号； B.光流特征提取阶段： 选取微表情序列的起始帧及起始帧的相邻帧，根据起始帧和起始帧的相邻帧中同一像素点在全局位移的前后变化，对起始帧和起始帧的相邻帧应用多项式展开，并采用GunnarFarneback光流方法计算这两帧之间的光流特征； 选取微表情序列的峰值帧及峰值帧的相邻帧，根据峰值帧和峰值帧的相邻帧中同一像素点在全局位移的前后变化，对峰值帧和峰值帧的相邻帧应用多项式展开，并采用GunnarFarneback光流方法计算这两帧之间的光流特征； C.参数迁移阶段： 先使用CK+宏表情数据集对微表情识别模型进行预训练，获得学习参数来初始化微表情识别模型；再冻结微表情识别模型的卷积层，使用微表情数据集对微表情识别模型全连接层进行微调，训练并输出微表情识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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