【摘 要】
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微表情是一种动态变化的面部表情,不受人的主观控制,能够反映人类最真实的情感,其在刑侦、医疗、安全等领域都具有重要的作用。然而,微表情具有持续时间短、运动强度弱、仅发生在人脸局部区域的特点。因此,微表情识别研究面临着极大的挑战。随着深度学习方法的迅速发展,微表情识别研究迎来了新的机遇,本文基于深度学习方法对微表情识别展开研究,主要研究内容如下:1.针对微表情具有复杂的时空特征,采用三维卷积神经网络存
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微表情是一种动态变化的面部表情,不受人的主观控制,能够反映人类最真实的情感,其在刑侦、医疗、安全等领域都具有重要的作用。然而,微表情具有持续时间短、运动强度弱、仅发生在人脸局部区域的特点。因此,微表情识别研究面临着极大的挑战。随着深度学习方法的迅速发展,微表情识别研究迎来了新的机遇,本文基于深度学习方法对微表情识别展开研究,主要研究内容如下:1.针对微表情具有复杂的时空特征,采用三维卷积神经网络存在计算成本高,优化难度大的问题,提出一种基于光流法与伪三维残差网络的微表情识别方法。首先,引入一种光流法提取微表情的光流特征序列,将其与灰度图像序列进行通道连接,突出关键特征的同时为网络提供高效的输入;其次,设计一种以三维残差网络作为基础的伪三维残差网络,利用三维卷积核的分解技术建模微表情的时空特征,同时引入数据增强策略扩大数据样本量以缓解网络的过拟合;最后,结合光流法与伪三维残差网络,将提取的特征输入到分类函数中进行情绪分类。在微表情数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提方法能够有效地提取微表情的时空特征,从而提升了微表情的识别性能。2.针对微表情仅发生在人脸局部区域,其运动方向、大小和形变程度均存在差异的问题,提出一种基于光流特征与双注意力机制的微表情识别方法。首先,引入光流法提取微表情起始帧和顶点帧之间的光流特征,并计算出对应的光学应变,以对微表情的细微运动信息进行建模;其次,利用Inception网络作为基础架构,实现多尺度信息的特征提取与融合,在Inception网络中设计一种双注意力机制来学习微表情的关键特征,通过双注意力机制对特征的通道信息和空间位置赋予不同的权重,使得网络自适应地学习微表情显著的、有区分性的特征;最后,将提取的特征输入到分类函数中进行情绪分类。在微表情数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提方法能够有效地捕捉微表情的关键区域特征,从而提升了微表情的识别性能。
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