号外号外 震惊 震惊，人工智能中，训练一下模型，然后生成模型，都能申请专利，看看这个识别面部动作的专利

**号外号外**

**震惊！**

**震惊！**

在人工智能领域，一个令人惊讶的现象出现了：训练模型，然后生成模型，都能申请专利。最近，一位朋友向我展示了一份面部动作识别的专利申请文件，我不得不惊叹于其复杂性和创新性。

**专利名称**

《一种基于深度学习的面部动作识别系统》**摘要**

本专利描述了一种基于深度学习的面部动作识别系统，该系统能够准确识别人脸上的各种动作，包括表情、姿势和眼球运动。该系统使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型来实现。

**技术背景**

面部动作识别是一种重要的计算机视觉任务，它有广泛的应用于人脸识别、情绪分析、安全监控等领域。传统的面部动作识别方法主要依赖于手工设计的特征提取和分类器，但这些方法往往难以处理复杂的人脸数据。

**本专利的创新**

本专利的创新在于，它使用了一种新的深度学习模型来实现面部动作识别。该模型首先使用CNN来提取人脸上的特征，然后使用LSTM来分析这些特征并预测面部动作。

**模型架构**

下图是本专利中使用的模型架构：

# 模型架构import torchimport torch.nn as nnclass FaceActionModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(FaceActionModel, self).__init__()
 self.cnn = nn.Sequential(
 nn.Conv2d(1,10, kernel_size=5),
 nn.ReLU(),
 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
 nn.Flatten()
 )
 self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)
 self.fc = nn.Linear(64,7) #7 是动作类别的数量 def forward(self, x):
 x = self.cnn(x)
 x, _ = self.lstm(x)
 x = torch.relu(x[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的输出 x = self.fc(x)
 return x

# 训练和测试import torch.optim as optimmodel = FaceActionModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
 for i, (x, y) in enumerate(train_loader):
 optimizer.zero_grad()
 outputs = model(x)
 loss = criterion(outputs, y)
 loss.backward()
 optimizer.step()

 # 测试 model.eval()
 correct =0 with torch.no_grad():
 for x, y in test_loader:
 outputs = model(x)
 _, predicted = torch.max(outputs,1)
 correct += (predicted == y).sum().item()

 accuracy = correct / len(test_loader.dataset)
 print(f'Epoch {epoch+1}, Accuracy: {accuracy:.4f}')