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一种基于生成对抗网络的微表情判别模型训练方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2022105621506
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2022105621506 | 专利名称 | 一种基于生成对抗网络的微表情判别模型训练方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V10/774(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V40/16(2022.01),G06V20/40(2022.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01) |
| 申请人 | 杭州电子科技大学 | 申请地址 | 310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街1158号 |
| 发明人 | 付晓峰 | 申请日期 | 2022-05-23 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-10-23 17:43:47 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的微表情判别模型训练方法。包括：S1使用生成图像和目标图像的L1范数作为像素重建的第一损失函数，对生成器进行第一预训练；S2使用分类结果的交叉熵损失、增强标签的交叉熵损失的总和作为第二损失函数，对判别器进行第二预训练；S3将经过第一预训练的生成器、第二预训练的判别器进行连接，以生成对抗网络模型；S4基于第一损失函数、第二损失函数，并引入对抗损失函数，对对抗网络模型进行联合训练，以得到训练后的微表情判别模型，在对抗损失函数中，生成器以对抗损失函数最小化为目标，判别器以对抗损失函数最大化为目标。本发明采用预训练和联合训练的方式生成微表情判别模型，该微表情判别模型性能更好。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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