【摘 要】
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微表情与普通的人脸面部表情的主要区别在于微表情是不能自主控制的,是情感抑制和压抑的结果,人类自身都无法察觉到的,能够揭示一个人隐藏的真实情感,广泛应用于医疗诊断、侦
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微表情与普通的人脸面部表情的主要区别在于微表情是不能自主控制的,是情感抑制和压抑的结果,人类自身都无法察觉到的,能够揭示一个人隐藏的真实情感,广泛应用于医疗诊断、侦查讯问、国家安全等领域。微表情的幅度细微不易觉察,现有的微表情的时空特征提取方法在三个正交平面上提取时空一致的微表情特征,不能准确反映不同空间的特征表现,因而识别率较低。本文根据微表情序列在时域和空域分别反映了运动和外观信息的特点,提出了一种在时空域分别选择不同特征的微表情识别方法。对微表情视频首先进行欧拉影像放大后裁剪出人脸区域,在时空三个正交平面上分别提取改进的局部方向数模式(Improved Local Directional Number Pattern,ILDN)特征和非边缘金字塔方向梯度直方图(Pyramid of Histograms of Orientation Gradients Without Edge Extraction,PHOG-WEE)特征后利用支持向量机进行微表情分类。本文的主要工作如下:提出了改进的局部方向数模式ILDN,用以表征微表情视频在时域(XT、YT平面)上的特征。局部方向数模式通过边缘强度计算边缘响应方向,忽略了强度信息,本文提出ILDN特征,在局部方向数模式基础上融合了主要方向位置的像素值与中心像素值的比较,同时提取了方向信息和强度信息,增强了特征的判别力。提出了非边缘金字塔方向梯度直方图PHOG-WEE,用以表征微表情视频在空域(XY平面)的特征。将金字塔方向梯度直方图(Pyramid of Histograms of Orientation Gradients,PHOG)引入微表情识别,由于微表情变化细微用形状难以区分,在计算微表情图像的PHOG特征时去掉了边缘检测,只统计了每个子区域内所有像素点的梯度特征。提出了特征选择的时空域微表情识别方法,分别在时域和空域选择不同的特征提取方法,在时域提取ILDN特征,在空域提取PHOG-WEE特征,并将三个平面的特征直方图串联作为最终的微表情特征。在SMIC、CASME和CASME II数据库上将本文方法与目前具有代表性的LBPTOP、HOG-TOP、HIGO-TOP、LBP-SIP、Gabor五种算法比较,本文方法能够更好地描述不同平面的纹理特征,提取准确的微表情时空特征,具有更高的识别率。
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