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本发明涉及一种基于光流生成网络和重排序的微表情分类方法。首先获取微表情数据集，提取出起始帧和峰值帧，并进行预处理；训练光流生成网络，根据所有的起始帧和峰值帧生成其光流特征；接着将得到的光流图像，按照LOSO原则切分成对应的训练集和测试集，输入残差网络进行训练；最后对残差网络初步分类得到的结果进行重排序，得到精度更高的最终结果。
(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 112183419 A (43)申请公布日 2021.01.05 (21)申请号 202011070119.8 (22)申请日 2020.10.09 (71)申请人 福州大学 地址 35
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