买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种微表情检测模型的构建方法及应用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：CN116403255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310258669.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种微表情检测模型的构建方法及应用是由孙华军;张峻铭;缪向水设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微表情检测模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微表情检测模型的构建方法及应用，属于集成电路技术领域；本发明考虑到卷积深度的边际效益明显，将卷积层的数量设定为小于16层，大大减少了卷积层参数的数量，从而提高了模型的计算效率；与此同时，本发明在全连接层之前加入GAP层，对最后一级卷积层输出的各通道下的微表情特征分别进行平均池化操作，能够大大缓解全连接层的参数量，避免由于参数量较多而产生的过拟合现象，从而提高模型的准确度。除此之外，本发明中各卷积层的输入输出通道数均相同，以进一步均衡了信息量和运算量，更方便硬件资源的复用，适用于SOC架构，易于集成在嵌入式设备中。基于此，本发明能够实时高效准确地对微表情进行检测。

本发明授权一种微表情检测模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种微表情检测模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、搭建微表情检测模型；所述微表情检测模型包括： N个级联的卷积层，用于提取输入图像的微表情特征；各卷积层的通道数均相同；；前N1级卷积层中的卷积核滑动步长大于后N-N1级卷积层中的卷积核滑动步长；； GAP层，用于对最后一级卷积层输出的各通道下的微表情特征分别进行平均池化操作； 全连接层，用于对平均池化操作后的特征进行映射，从而得到输入图像的微表情类型； S2、将预采集好的训练集输入到所述微表情检测模型中进行训练；所述训练集包括：不同类型的微表情图像及其对应的微表情类型标签； 其中，将M个并联的卷积运算电路用于在每一层卷积操作过程中，并行实现M个通道下的卷积运算；所述卷积运算电路用于在进行第一层卷积操作时，读取微表情图像和第一级卷积层对应通道下的卷积核参数进行卷积运算，并将所得结果进行存储；在进行第i层卷积操作时，读取上一层卷积操作所得的对应通道下的卷积运算结果和第i级卷积层对应通道下的卷积核参数进行卷积运算，并将所得结果进行存储；i＝2,3,…,N；在实现GAP层和全连接层的操作时，读取最后一层卷积操作所得的结果和全连接层参数；计算最后一层卷积操作所得的每个通道下的卷积运算结果的平均值，得到维度为M的特征向量；对特征向量与全连接层参数进行全连接计算，从而得到微表情图像的微表情类型；。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。