技术特征：
技术总结
本发明中提出的一种基于面部动作编码系统进行微表情检测的方法，其主要内容包括：可视化CNN滤波器、网络架构与训练、迁移学习、微表情检测，其过程为，首先建立健全的情绪分类框架，分析所提出网络学习的模型，将所提出的网络训练的滤波器在不同的情感分类任务上可视化，将模型应用于微表情检测。本发明提高了现有方法在微表情检测上的识别率，展示了由无监督学习过程产生的特征与用于面部表情分析方法中动作单元之间的强相关性，在提供高精度分数的跨数据和跨任务方面验证了基于FACS的功能的泛化能力，并且提高了微表情检测的识别率，更准确地识别面部表情并推断情绪状态，提高其在各个领域应用的有效性和准确率，推动人工智能的发展。
技术研发人员：夏春秋
受保护的技术使用者：深圳市唯特视科技有限公司
技术研发日：2017.05.19
技术公布日：2017.09.22