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微表情研究及其应用 被引量：100
1
作者 吴奇 申寻兵 傅小兰 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第9期1359-1368,共10页
微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情,表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。本文系统梳理已公开发表的微表情实证研究报告,对注重于测量微表情识别能力的早期研究、目前基于微表情训练工具(METT)的微表情识别应用研... 微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情,表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。本文系统梳理已公开发表的微表情实证研究报告,对注重于测量微表情识别能力的早期研究、目前基于微表情训练工具(METT)的微表情识别应用研究以及刚刚萌芽的微表情表达研究进行总结分析,明确指出以往研究中存在的问题,建议未来研究应探讨METT在不同文化中的有效性,研究微表情表达的基本特点和主要影响因素,并注重发展自动化的微表情识别工具。本文提出,基于微表情的自动谎言识别系统将是微表情研究未来的应用方向之一。 展开更多
关键词 微表情 撒谎 微表情识别 微表情表达
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结合空洞卷积的CNN实时微表情识别算法 被引量：14
2
作者 赖振意 陈人和 钱育蓉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第12期3777-3780,3835,共5页
随着CNN等基于深度特征的人脸自发式微表情识别分类方法逐渐完善,相比于传统的特征提取方法更易满足应用实时性,针对微表情持续时间短、动作幅度细微,在多卷积层叠加会丢失图像中的细微信息的问题,为了完善细节信息,充分提取微表情细微... 随着CNN等基于深度特征的人脸自发式微表情识别分类方法逐渐完善,相比于传统的特征提取方法更易满足应用实时性,针对微表情持续时间短、动作幅度细微,在多卷积层叠加会丢失图像中的细微信息的问题,为了完善细节信息,充分提取微表情细微特征,提出结合空洞卷积核及人脸自动校正算法,完善CNN特征提取过程,通过自动人脸矫正适应实际应用中的实时识别分类,在CASME及CASMEⅡ微表情公开数据集上完成模型训练及测试,通过损失函数方案对比提高模型鲁棒性,CASME中准确率为70.16%,CASMEⅡ中准确率为72.26%;实时识别帧率在60 fps。该方法能有效地提高微表情识别准确率,满足实时性要求,且具有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 微表情识别 空洞卷积 表情识别 卷积神经网络
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结合空间注意力机制与光流特征的微表情识别方法 被引量：14
3
作者 刘德志 梁正友 孙宇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期1541-1552,共12页
针对微表情运动的局部性问题,提出一种将深度学习的空间注意力机制与微表情光流特征相结合的微表情识别自动方法.首先,采用帧差法识别缺少峰值帧标记的微表情样本的峰值帧;然后,利用TV-L1光流法提取微表情起始帧与峰值帧之间的光流水平... 针对微表情运动的局部性问题,提出一种将深度学习的空间注意力机制与微表情光流特征相结合的微表情识别自动方法.首先,采用帧差法识别缺少峰值帧标记的微表情样本的峰值帧;然后,利用TV-L1光流法提取微表情起始帧与峰值帧之间的光流水平、垂直分量图,并根据光流的水平、垂直分量图导出对应的光流应变模式图;将3个光流图以通道叠加的方式连接起来,构成微表情的光流特征图;最后,在Inception模块搭建的卷积神经网络中设计了一种包含可学习参数的空间注意力单元,使模型在特征提取过程中能够更加关注存在微表情运动的区域.在空间注意力单元中利用3×3和7×7这2种大小的卷积核进行空间注意力的推断,使模型能够综合地考虑不同尺度卷积核的注意力推断结果.实验结果表明,该方法在MEGC2019综合微表情数据集上的识别准确率达到0.788,优于已有的微表情识别方法. 展开更多
关键词 微表情识别 深度学习 空间注意力机制 光流法 卷积神经网络 情绪分类
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人脸微表情分析方法综述 被引量：7
4
作者 于明 钟元想 王岩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期1-14,共14页
微表情分析在医学、公共安全、商业谈判等领域得到广泛应用并备受关注。微表情运动幅度小、变化快,导致人工分析难度较大,开发一个可靠的自动化微表情分析系统非常有必要。随着计算机视觉技术的发展,研究人员能够结合相关算法捕捉微表... 微表情分析在医学、公共安全、商业谈判等领域得到广泛应用并备受关注。微表情运动幅度小、变化快,导致人工分析难度较大,开发一个可靠的自动化微表情分析系统非常有必要。随着计算机视觉技术的发展,研究人员能够结合相关算法捕捉微表情运动变化特征以用于微表情分析。阐述微表情分析的发展历程和现状,从多个角度对微表情分析的两大分支,即微表情检测方法和微表情识别方法进行总结。整理现有微表情数据集以及微表情分析流程中常用的面部图像预处理方法。根据特征提取方式的不同,从基于时间特征、基于特征变化和基于深度特征这3个方面对微表情检测方法进行阐述。将微表情识别方法归纳为基于纹理特征和基于光流特征的传统机器学习方法以及深度学习方法,其中,基于深度学习的微表情识别包括基于运动单元、基于关键帧和基于迁移学习的方法。通过不同实验指标对以上方法进行分析和比较,在此基础上,探讨当前微表情分析中存在的问题和挑战并展望该领域未来的发展方向。 展开更多
关键词 微表情分析 计算机视觉 微表情检测 微表情识别 深度学习
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微表情识别研究综述 被引量：12
5
作者 张人 何宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期38-47,共10页
微表情是人类在试图掩饰自己情感时所产生的面部细微变化,在测谎、安防、心理学治疗和微表情识别机器人等方面有着非常广泛的应用,因此微表情识别也开始得到重视。从微表情识别的主流的方法:卷积神经网络及其改进、光流法及其改进、局... 微表情是人类在试图掩饰自己情感时所产生的面部细微变化,在测谎、安防、心理学治疗和微表情识别机器人等方面有着非常广泛的应用,因此微表情识别也开始得到重视。从微表情识别的主流的方法:卷积神经网络及其改进、光流法及其改进、局部二值模式及其改进方法进行分析,对现存的几种方法从使用的算法、准确率、各方法的优缺点、各方法的特点等几个角度进行对比总结;阐述微表情识别目前存在的问题,并对未来的发展方向进行展望。 展开更多
关键词 微表情识别 卷积神经网络(CNN) LBP-TOP算法 光流法 计算机视觉
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基于卷积注意力模块和双通道网络的微表情识别算法 被引量：12
6
作者 牛瑞华 杨俊 +1 位作者 邢斓馨 吴仁彪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2552-2559,共8页
微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和双通道网络(DPN)的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先,... 微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和双通道网络(DPN)的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先,进行典型微表情数据集的数据融合;然后,分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置,再对顶点帧进行图像增强处理;最后,基于CBAM-DPN对图像增强后的微表情顶点帧进行特征的有效提取,并构建分类器对微表情进行识别。优化后模型的未加权F1值(UF1)和未加权平均召回率(UAR)分别可以达到0.7203和0.7293,相较于DPN模型分别提高了0.0489和0.0379,相较于CapsuleNet模型分别提高了0.0683和0.0787。实验结果表明,CBAM-DPN算法融合了CBAM和DPN的共同优势,可增强微小特征的信息提取能力,有效改善微表情识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 双通道网络 卷积注意力模块 顶点帧 结构优化
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基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法 被引量：10
7
作者 张学森 贾静平 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期423-433,共11页
针对现有微表情识别技术未能有效利用峰值帧前后时间空间特征的缺点,文中提出基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法.首先,提取峰值帧前后相邻帧间的光流场,在保留微表情重要时间、空间信息的同时,去除冗余信息,减少计算量... 针对现有微表情识别技术未能有效利用峰值帧前后时间空间特征的缺点,文中提出基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法.首先,提取峰值帧前后相邻帧间的光流场,在保留微表情重要时间、空间信息的同时,去除冗余信息,减少计算量.然后,利用三维卷积神经网络,从光流场中提取增强的时空特征,实现微表情的分类识别.最后,通过在3个微表情数据库上的对比实验证实文中算法准确度较高. 展开更多
关键词 微表情识别 三维卷积神经网络 光流 峰值帧
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基于局部区域方法的微表情识别 被引量：9
8
作者 张延良 卢冰 +2 位作者 洪晓鹏 赵国英 张伟涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1282-1287,共6页
微表情(ME)的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,但面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局区域方法会提取这些无关变化的时空模式,从而降低特征向量对于微表情的表达能力,进... 微表情(ME)的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,但面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局区域方法会提取这些无关变化的时空模式,从而降低特征向量对于微表情的表达能力,进而影响识别效果。针对这个问题,提出使用局部区域方法进行微表情识别。首先,根据微表情发生时所牵涉到的动作单元(AU)所在区域,通过面部关键点坐标将与微表情相关的七个局部区域划分出来;然后,提取这些局部区域组合的时空模式并串联构成特征向量,进行微表情识别。留一交叉验证的实验结果表明局部区域方法较全局区域方法进行微表情识别的识别率平均提高9.878%。而通过对各区域识别结果的混淆矩阵进行分析表明所提方法充分利用了面部各局部区域的结构信息,并有效摒除与微表情无关区域对识别性能的影响,较全局区域方法可以显著提高微表情识别的性能。 展开更多
关键词 微表情识别 特征向量 动作单元 全局区域方法 局部区域方法
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结合特征融合和注意力机制的微表情识别方法 被引量：7
9
作者 李星燃 张立言 姚树婧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期4-11,共8页
微表情指当人们试图隐藏或抑制自己的真实情感时,脸上出现的一种无法控制的肌肉运动。此类情绪面部表情由于具有持续时间短、动作幅度小、难以掩饰和抑制的特点,因此其识别精度受到了制约。为了应对这些挑战,文中提出一种结合特征融合... 微表情指当人们试图隐藏或抑制自己的真实情感时,脸上出现的一种无法控制的肌肉运动。此类情绪面部表情由于具有持续时间短、动作幅度小、难以掩饰和抑制的特点,因此其识别精度受到了制约。为了应对这些挑战,文中提出一种结合特征融合和注意力机制的微表情识别方法,同时考虑了光流特征和人脸特征,通过进一步加入注意力机制来提升识别性能。该网络由3个部分组成:1)提取每个微表情片段中Onset到Apex的光流与光学应变,将垂直光流、水平光流、光学应变输入到一个浅层3DCNN中,以提取光流特征;2)以深度卷积神经网络ResNet-10为迁移模型,加入卷积注意力模块以提取人脸特征;3)将两个特征向量拼接起来进行分类。利用所提方法在3个自发微表情数据集中进行实验,结果表明,所提方法在微表情识别方面优于传统方法和现有深度学习方法。 展开更多
关键词 微表情识别 特征融合 注意力机制 深度学习 迁移学习
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结合迁移学习与可分离三维卷积的微表情识别方法 被引量：7
10
作者 梁正友 刘德志 孙宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期228-235,共8页
针对现有微表情自动识别方法准确率较低及微表情样本数量不足的问题,提出一种融合迁移学习技术与可分离三维卷积神经网络(S3D CNN)的微表情识别方法。通过光流法提取宏表情和微表情视频样本的光流特征帧序列,利用宏表情样本的光流特征... 针对现有微表情自动识别方法准确率较低及微表情样本数量不足的问题,提出一种融合迁移学习技术与可分离三维卷积神经网络(S3D CNN)的微表情识别方法。通过光流法提取宏表情和微表情视频样本的光流特征帧序列,利用宏表情样本的光流特征帧序列对S3D CNN进行预训练,并采用微表情样本的光流特征帧序列微调模型参数。S3D CNN网络由二维空域卷积层及添加一维时域卷积层的可分离三维卷积层构成,比传统的三维卷积神经网络具有更好的学习能力,且减少了模型所需的训练参数和计算量。在此基础上,采用迁移学习的方式对模型进行训练,以缓解微表情样本数量过少造成的模型过拟合问题,提升模型的学习效率。实验结果表明,所提方法在CASME II微表情数据集上的识别准确率为67.58%,高于MagGA、C3DEvol等前沿的微表情识别算法。 展开更多
关键词 微表情识别 深度学习 卷积神经网络 迁移学习 光流法
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平均光流方向直方图描述的微表情识别 被引量：7
11
作者 马浩原 安高云 阮秋琦 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期279-288,共10页
微表情持续时间短、强度低和局部运动的特点,给其识别带来了极大困难。本文提出了一种新的平均光流方向直方图(MHOOF)描述的微表情识别算法,首先检测人脸稠密关键点并根据关键点坐标和人脸动作编码系统(FACS)将人脸区域划分成13个感兴... 微表情持续时间短、强度低和局部运动的特点,给其识别带来了极大困难。本文提出了一种新的平均光流方向直方图(MHOOF)描述的微表情识别算法,首先检测人脸稠密关键点并根据关键点坐标和人脸动作编码系统(FACS)将人脸区域划分成13个感兴趣区域(ROI),然后提取选定ROI内相邻两帧之间的HOOF特征来检测微表情序列的峰值帧,最后提取从起始帧到峰值帧这一段图片序列的MHOOF特征进行微表情识别。CASME II微表情库上的实验表明,本文提出的MHOOF特征可有效描述微表情的变化,识别率比两种最优的算法MDMO和Di STLBP-RIP分别提升了5.53%和3.12%。 展开更多
关键词 微表情检测 微表情识别 光流
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结合人脸关键点与光流特征的微表情识别 被引量：3
12
作者 王晔 王峰 +1 位作者 贾海蓉 黄凯 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期72-77,共6页
微表情能反映出人们试图隐藏的真实情感,光流法进行微表情识别时,存在易受光照变化影响而使特征提取不准确的缺陷。针对上述问题提出一种结合人脸关键点与光流特征的微表情识别方法,该方法通过引入人脸关键点分支以忽略光照的影响,弥补... 微表情能反映出人们试图隐藏的真实情感,光流法进行微表情识别时,存在易受光照变化影响而使特征提取不准确的缺陷。针对上述问题提出一种结合人脸关键点与光流特征的微表情识别方法,该方法通过引入人脸关键点分支以忽略光照的影响,弥补光流法的不足,重点关注人脸关键位置的变化,最终建立一个人脸关键点和光流的双输入网络模型。该模型在CASME II和SAMM数据集上使用留一法交叉验证进行了实验,在CASME II上四分类准确率和F1值分别为69.19%和66.24%,相比基准微表情识别方法本方法准确率和F1值分别提升了6.05%和5.44%;在SAMM数据集上也优于现有方法,说明该方法与其他主流算法相比具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 人脸关键点 光流法 双输入网络
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改进残差网络与峰值帧的微表情识别 被引量：1
13
作者 任宇 陈新泉 +1 位作者 王岱嵘 陈新怡 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2024年第1期21-29,共9页
目的微表情(Micro Expression,ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。针对微表情识别的样本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型框架。方法提取微表情视频序列... 目的微表情(Micro Expression,ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。针对微表情识别的样本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型框架。方法提取微表情视频序列中含有更多关键表情信息的峰值帧;使用加入SE模块的改进残差网络SE-ResNeXt-50对微表情的峰值帧进行特征提取,其中SE模块可以更好地学习特征中的关键信息,ResNeXt通过分组卷积的方式用稀疏结构取代密集结构从而使结构更加简化,提升了识别效率。与此同时,使用Focal Loss损失函数可以更好地解决因微表情数据的不平衡带来的模型性能问题。结果在微表情数据集CASMEⅡ上进行了仿真实验,可以发现改进的残差网络与峰值帧提高了微表情识别的准确率与F 1值。结论改进的残差网络与峰值帧可以降低数据集较少所带来的影响,使模型有着良好的拟合效果,同时改善了在不同类别上表现差异较大的问题,提升了微表情的识别准确率,对于微表情识别有着更好的识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 残差网络 峰值帧 深度学习
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一种用于微表情自动识别的三维卷积神经网络进化方法 被引量：7
14
作者 梁正友 何景琳 孙宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期227-232,共6页
由于微表情持续时间短、动作幅度小,因此微表情自动识别一直是一个具有挑战性的问题。针对上述问题,提出一种用于微表情识别的三维卷积神经网络进化(Three-Dimensional Convolutional Neural Network Evolution,C3DEvol)方法。该方法使... 由于微表情持续时间短、动作幅度小,因此微表情自动识别一直是一个具有挑战性的问题。针对上述问题,提出一种用于微表情识别的三维卷积神经网络进化(Three-Dimensional Convolutional Neural Network Evolution,C3DEvol)方法。该方法使用能有效提取动态信息的三维卷积神经网络(Three-Dimensional Convolutional Neural Network,C3D)来提取微表情在时域和空域上的特征;同时使用具有全局搜索和优化能力的遗传算法对C3D的网络结构进行优化,以获取最优的C3D网络结构和避免局部优化。利用CASME2数据集在带有两块NVIDIA Titan X GPU的工作站上开展了实验,结果表明C3DEvol微表情自动识别的准确率达到63.71%,优于现有的微表情自动识别方法。 展开更多
关键词 微表情识别 遗传算法 三维卷积神经网络 特征提取 网络结构优化
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微表情自动分析方法研究综述 被引量：4
15
作者 周伟航 肖正清 +3 位作者 钱育蓉 马玉民 公维军 帕力旦·吐尔逊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第7期1921-1932,共12页
微表情自动分析是计算机视觉研究方向之一。在刑侦、临床医学、商业谈判、公共安全等场景下的微表情分析技术具有重要研究和应用价值。为了梳理微表情自动分析领域研究现状及发展方向,对常用微表情数据集和数据预处理方法进行整理。基... 微表情自动分析是计算机视觉研究方向之一。在刑侦、临床医学、商业谈判、公共安全等场景下的微表情分析技术具有重要研究和应用价值。为了梳理微表情自动分析领域研究现状及发展方向,对常用微表情数据集和数据预处理方法进行整理。基于微表情特征,全面整理和对比微表情检测和识别任务各类算法以及实验方法和验证指标。可以帮助研究人员更加快捷、全面了解该领域研究现状,存在的问题和未来发展方向。 展开更多
关键词 微表情识别 微表情检测 微表情数据集
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基于持续时空注意力网络的人脸微表情识别 被引量：2
16
作者 叶天祺 曾张帆 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2023年第1期95-102,共8页
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... 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。 展开更多
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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基于颜色和光流的多注意力机制微表情识别
17
作者 黄凯 王峰 +1 位作者 王晔 常亦婷 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期939-949,共11页
针对光流法无法充分利用微表情面部颜色信息,导致识别准确率不高的问题,本文提出一种基于颜色和光流的多注意力双流网络方法。首先,提出以CIE Luv色差图的形式,初步提取人脸情感生理特征,弥补微表情光流特征的单一性和局限性;然后,将PA... 针对光流法无法充分利用微表情面部颜色信息,导致识别准确率不高的问题,本文提出一种基于颜色和光流的多注意力双流网络方法。首先,提出以CIE Luv色差图的形式,初步提取人脸情感生理特征,弥补微表情光流特征的单一性和局限性;然后,将PAM模块和ECA block并行组合得到轻量化的双注意力模块,提取空间和通道关键特征;最后,设计一种交叉注意力机制以获取颜色和光流混合特征,将其与空间通道关键特征融合用于分类。本模型在实验中采用留一交叉验证法进行评估,在SAMM数据集上的准确率和F1分数分别达到69.18%和67.04%,在CASMEⅡ数据集上的准确率和F1分数分别达到72.38%和70.85%。实验结果均优于目前主流算法,进一步证明本文模型及其模块在识别微表情方面的有效性。 展开更多
关键词 计算机视觉 微表情识别 CIE Luv 颜色特征 光流特征 双流网络
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基于多层级信息融合网络的微表情识别方法
18
作者 陈妍 吴乐晨 王聪 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1445-1457,共13页
微表情是人类情感表达过程中细微且不自主的表情变化,实现准确和高效的微表情识别,对于心理疾病的早期诊断和治疗有重要意义.现有的微表情识别方法大多未考虑面部产生微表情时各个关键部位间的联系,难以在小样本图像空间上捕捉到微表情... 微表情是人类情感表达过程中细微且不自主的表情变化,实现准确和高效的微表情识别,对于心理疾病的早期诊断和治疗有重要意义.现有的微表情识别方法大多未考虑面部产生微表情时各个关键部位间的联系,难以在小样本图像空间上捕捉到微表情的细微变化,导致识别率不高.为此,提出一种基于多层级信息融合网络的微表情识别方法.该方法包括一个基于频率幅值的视频帧选取策略,能从微表情视频中筛选出包含高强度表情信息的图像帧、一个基于自注意力机制和图卷积网络的多层级信息提取网络以及一个引入图像全局信息的融合网络,能从不同层次捕获人脸微表情的细微变化,来提高对特定类别的辨识度.在公开数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高微表情识别的准确率,与其他先进方法相比,具有更好的性能. 展开更多
关键词 微表情识别 深度学习 图卷积网络 多层级融合
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基于多运动特征融合的微表情识别算法 被引量：6
19
作者 苏育挺 王蒙蒙 +2 位作者 刘婧 费云鹏 何旭 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第14期345-350,共6页
直接使用原始微表情序列对微表情进行识别的效果一般,且已有的算法往往利用单一的特征图而没有对多种特征图进行融合来识别微表情。针对这些问题,提出一种新的微表情识别算法,该算法对多种运动特征图进行特征提取之后再进行融合,以获得... 直接使用原始微表情序列对微表情进行识别的效果一般,且已有的算法往往利用单一的特征图而没有对多种特征图进行融合来识别微表情。针对这些问题,提出一种新的微表情识别算法,该算法对多种运动特征图进行特征提取之后再进行融合,以获得更准确的识别结果。所提算法利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络结合的深度学习框架。在CASMEII微表情数据库上对不同算法进行测试。实验结果表明,与其他识别算法相比,所提算法取得了更加优良的效果。 展开更多
关键词 机器视觉 微表情识别 运动特征图 人脸关键点 光流 光学应变
原文传递
CBFaceNet基于双注意力机制的微表情识别网络
20
作者 李伟男 《软件》 2024年第2期107-110,共4页
微表情识别在学生课堂、医疗等方面都发挥着重要作用。现有的微表情识别模型技术大多使用传统的特征学习方法进行特征提取,但是传统的特征学习方法识别率不高,而深度学习的方法会产生大量的运行参数。因此,提出一种轻量级的微表情识别方... 微表情识别在学生课堂、医疗等方面都发挥着重要作用。现有的微表情识别模型技术大多使用传统的特征学习方法进行特征提取,但是传统的特征学习方法识别率不高,而深度学习的方法会产生大量的运行参数。因此,提出一种轻量级的微表情识别方法,称为CBFaceNet。该模型可以实现端到端的检测,适合应用于资源有限的移动设备。在提出的模型中,融合三维注意力机制simAM增强模型对微表情关键部位特征的提取,并且能够降低模型参数。在模型中插入通道和空间注意力模块CBAM,使提取的面部特征更加丰富,同时,采用混合损失函数测试该模型。在SMIC微表情数据集中将CBFaceNet与其他模型进行比较,实验结果表明,CBFaceNet在识别精度、复杂度和模型参数方面都有着优越的性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 微表情识别 轻量级结构 注意力机制
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