【摘 要】
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人脸表情传递着丰富的情感信息。微表情是人们试图隐藏或者抑制自身真实情感时泄露出的面部表情,具有持续时间短、表现强度低和仅牵涉面部部分区域的特点。由于微表情不受人自主控制,所以通过微表情来判断人类情感更加可靠。微表情在谎言识别、心理治疗以及公共安防等领域存在潜在性的应用。现今大部分与微表情相关的工作往往聚焦于微表情识别,而微表情检测的研究相对滞后。微表情检测是从视频中定位微表情发生的时间点,是微表情
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人脸表情传递着丰富的情感信息。微表情是人们试图隐藏或者抑制自身真实情感时泄露出的面部表情,具有持续时间短、表现强度低和仅牵涉面部部分区域的特点。由于微表情不受人自主控制,所以通过微表情来判断人类情感更加可靠。微表情在谎言识别、心理治疗以及公共安防等领域存在潜在性的应用。现今大部分与微表情相关的工作往往聚焦于微表情识别,而微表情检测的研究相对滞后。微表情检测是从视频中定位微表情发生的时间点,是微表情识别的先导步骤。另外,自动的微表情检测也可以克服人工标注费时、费力的困难。目前微表情检测的相关工作中,均依靠手工设计特征,这种方法严重依赖研究者的经验知识;除此之外,传统检测算法往往将与参考帧具有最大特征差异的帧视为微表情顶帧,这样会造成其他形式的面部运动(如眨眼)影响检测结果。针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络和滑动窗处理的方法检测长视频中的自发微表情,这是深度学习在微表情检测上的第一次尝试。该方法首先训练卷积网络(SMEConvNet)以自动提取长视频的特征向量;随后结合微表情呈现的时间特性,利用基于滑动窗的特征矩阵处理方法检测顶帧,避免眨眼等干扰运动对微表情检测的影响。在CASMEⅡ的实验结果表明,相较于传统的检测算法(LBP,Optical Strain),提出的方法在检测的MAE(Mean Absolute Error)上分别有12%,18.5%的提升。
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