【摘 要】
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与常见的面部表情不同,微表情是一种微妙的、不自觉的面部表情。常见的面部表情有时具有欺骗性,微表情却能反映一个人内心的真实情感。微表情由于持续时间短、强度低,很难被正确的理解和解释,所以微表情的准确识别是一个巨大的挑战。微表情识别是一个新兴的研究领域,目前正处于发展的早期阶段。我们提出了一种关注微表情峰值帧附近光流信息的3D-Apexflow微表情识别算法。首先,我们从每个微表情视频序列中获得峰值帧
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与常见的面部表情不同,微表情是一种微妙的、不自觉的面部表情。常见的面部表情有时具有欺骗性,微表情却能反映一个人内心的真实情感。微表情由于持续时间短、强度低,很难被正确的理解和解释,所以微表情的准确识别是一个巨大的挑战。微表情识别是一个新兴的研究领域,目前正处于发展的早期阶段。我们提出了一种关注微表情峰值帧附近光流信息的3D-Apexflow微表情识别算法。首先,我们从每个微表情视频序列中获得峰值帧的位置,因为它描绘了所有帧中面部运动的最高强度。然后,提取峰值帧及其左右4帧图像的光流影像输入到预先设计好的3D卷积网络中进行进一步的特征增强,最后进行微表情分类。通过对比试验,比输入完整原始图像帧得到的准确率得到显著提升,并且明显缩短了识别时间。证明了通过关注峰值帧进而减少非关键帧的冗余信息对识别精度的噪音影响,具有更强的鲁棒性。并且我们将光流序列注入到网络中,保证了网络能够获得更高层次的特征。我们为了分别分析定位峰值帧与提取光流为本论文算法带来的性能增益,又设计了 3D-Apex模型与3D-Flow模型来做消融实验进行验证。为了评估3D-Apexflow的有效性,我们对三个公开的自发微表情数据集进行了广泛的实验:CASMEII、SMIC、SAMM。与其它对比实验相比,本文提出的3D-Apexf l ow微表情识别算法具有更好的识别效果。
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