基于过渡帧概念训练的微表情检测深度网络

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：supercow

【摘要】

：

为了更准确地从视频中检测面部微表情,针对微表情数据库样本规模较小的特点,采用迁移学习方法将深度卷积神经网络应用于微表情检测问题.选取预训练过的深度卷积神经网络模型,保留卷积层及预训练参数,添加全连接层和分类器,构造一个二分类的微表情检测深度网络(MesNet).为了去除微表情数据库中影响网络训练的噪声标签,提出过渡帧的概念和自适应识别过渡帧算法. MesNet在CASME Ⅱ、SMIC-E-HS与

【作者】

：

付晓峰牛力胡卓群李建军吴卿

【机构】

：

杭州电子科技大学计算机学院

【出处】

：

浙江大学学报(工学版)

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

微表情检测迁移学习深度卷积神经网络二分类过渡帧 micro-expression spottingtransfer learningdeep convo

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61672199),浙江省科技计划资助项目(2018C01030),浙江省自然科学基金资助项目(Y1110232).

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