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        本发明提供一种基于AU区域和多层级Transformer融合模块的微表情分类方法,建立微表情分类网络,分层级进行嵌入向量的学习和融合,对最终得到的样本嵌入向量进行分类;实现过程包括AU区域划分,生成嵌入向量,第一层级融合,对每个AU区域的嵌入向量进行学习融合,得到一个包含AU区域特征的局部嵌入向量;第二层级融合,对每一帧的局部嵌入向量进行学习融合,得到一个包含该帧表情图像特征的全局嵌入向量;第三层级融合,实现包括对每个样本的全局嵌入向量进行学习融合,得到一个包含该样本表情空间特征和时序特征的样本
       
 
       
         (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114360005 A (43)申请公布日 2022.04.15 (21)申请号 202111530676.8 G06V 10/764 (2022.01) 
       
 
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