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题名基于持续时空注意力网络的人脸微表情识别
被引量：2
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作者
叶天祺
曾张帆
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机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北省教育信息化工程技术研究中心
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出处
《南昌大学学报（理科版）》
CAS
北大核心
2023年第1期95-102,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61902114)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202210512003)。
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文摘
人脸微表情具有持续时间短,运动幅度小,只发生在面部局部区域的特点,给微表情的准确识别带来了极大的挑战。针对上述问题,提出一种基于持续时空注意力网络(Continuous Spatiotemporal Attention Network,CSTN)的人脸微表情识别算法。该算法由主、副两个通道组成,主通道为持续时空注意力模块,副通道为位置校准模块。首先主通道进行离散采样,等间隔抽取原始视频帧组成一个新的视频序列,利用帧间差分法提取各帧之间的运动差异,再将其输入到持续时空网络,提取面部肌肉运动的时空特征;其次利用副通道提取的面部位置信息对主通道信息进行位置校准,最后将融合信息输入到Softmax分类器对微表情进行分类。实验表明在3个公开微表情数据集CASMEⅡ,SAMM,MMEW上该算法识别的平均准确度分别达到了89.96%,86.73%,89.76%,优于现有其他算法。
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关键词
微表情识别
帧间差分法
位置校准
持续时空注意力网络
长短期记忆网络
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Keywords
micro-expression recognition
inner frame difference method
position calibration
continuous spatiotemporal attention network
Long-Short term memory
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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