【摘 要】
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情绪是人类生活的必要组成部分,面部表情是情绪的表达方式之一。面部表情可以分为宏表情与微表情,微表情是一种不自主的面部肌肉运动,持续时间短,运动强度低,难以抑制且不可伪造,能够反映人真实的心理状态。在心理研究、公共安全、医疗护理、刑侦审讯、商务谈判等领域具有重大应用价值。深度学习的快速发展为微表情识别技术提供了方法支撑。目前,尽管微表情识别领域的方法层出不穷,由于微表情持续时间短、动作幅度小,导致其
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情绪是人类生活的必要组成部分,面部表情是情绪的表达方式之一。面部表情可以分为宏表情与微表情,微表情是一种不自主的面部肌肉运动,持续时间短,运动强度低,难以抑制且不可伪造,能够反映人真实的心理状态。在心理研究、公共安全、医疗护理、刑侦审讯、商务谈判等领域具有重大应用价值。深度学习的快速发展为微表情识别技术提供了方法支撑。目前,尽管微表情识别领域的方法层出不穷,由于微表情持续时间短、动作幅度小,导致其特征难以被有效捕捉,因此大部分方法效果有限。为解决上述问题,本文提出一种基于局部梯度及局部卷积的面部关键点校正方法以提取精细的微表情特征。微表情在表达时,其面部各区域之间有内在联系,本文基于此提出两种基于图神经网络的识别算法,本文主要贡献如下:一、提出针对微表情识别的面部关键点校正方法。借用现有方法通过先验经验结合微表情表达特性,以深度学习为基础,提出一种针对微表情的人脸关键点校正方法。对图像样本进行面部关键点检测,后基于图像序列,结合单独数据的局部特征,对已检测关键点进行校正。考虑到被试在相机前姿势不一,对样本进行了三维重建并进行仿射变换,进行面部关键点的标准化。二、提出基于图神经网络的微表情识别算法。微表情在表达时面部区域存在潜在联系,定位变化信息最大的顶点帧进行特征提出并放大,以图卷积网络构造各节点间的关联模型,提出两种不同的面部拓扑结构并在相关数据集上进行实验,分别得到79.86%和77.98%的准确率;为强化各节点间的关联性,以图注意力机制对模型进行改进,得到85.67%的准确率,证明本算法可有效提升微表情识别性能。
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