一种基于元学习的宏-微表情区间定位方法

本发明涉及视频动作检测技术领域，提供了一种基于元学习的宏‑微表情区间定位方法，步骤包括：对输入的人脸表情视频帧序列进行人脸对齐和图像尺寸统一处理；基于预训练的视频理解模型对处理后的人脸表情视频帧序列进行下采样，提取时序特征；基于时序特征，根据预设的属性维度划分并采样元学习任务，同时构建时序定位模型；根据元学习任务对时序定位模型进行元学习训练，获得具有泛化的时空特征表示能力的元基础模型；对元基础模型进行适应性微调，并将微调后的模型用于对目标域人脸表情视频的宏表情和微表情区间进行定位。本发明能够更容易地部署到各种真实、复杂的新场景中，从而加速了表情分析相关技术从实验室走向实际应用的进程。