基于视频放大和双分支网络的微表情识别

摘要：

微表情是指当人们想要隐藏其真实情绪时,所自发产生的表情,持续时间在1/5 s之内,其面部肌肉运动短暂、幅度微小,有限的数据集使得特征提取变得困难,给其识别带来巨大的挑战.针对这些问题,本文提出一种基于图像预处理技术和双分支网络的识别方法,首先利用先进的人脸对齐网络获取有效的面部表情区域,再采取欧拉视频放大技术捕捉面部动作的微弱变化,以及提取光流信息作为视频序列的特征,然后将光流信息不同组合的特征图输入到双分支分类网络中得到表情标签输出.在SMIC和CASME Ⅱ两个公开的数据集上进行实验,采用留一法交叉验证,准确率分别达到0.545和0.584,实验结果的定量分析和定性分析均验证了所提出识别模型的有效性.

关键词：微表情、视频放大、光流、双分支网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4;TH691.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61401425

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：386-394