基于LBP与双时空神经网络的微表情识别

来源 :信息与控制 | 被引量 : 2次 | 上传用户：xjc

【摘要】

：

针对传统微表情识别方法识别率低及过程复杂等问题,设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet (Two-Stream spatial-Temporal Network)模型.利用局部二值模式(LBP)提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性,将其输入到组合的3维卷积神经网络(3DCNN)与卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)中同时提取时间和空间信息,在模型中加入丢弃算法并多路提取特

【作者】

：

姜万周晓彦徐华南李大鹏安浩然

【机构】

：

南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044

【出处】

：

信息与控制

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

局部二值模式(LBP) 深度学习 3维卷积神经网络(3DCNN) 卷积的长短期记忆网络微表情识别

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