基于双通道注意力机制的微表情识别方法

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微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时做出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,在双通道网络(DPN)的基础上提出一种基于双通道注意力机制(CBAM-DPN)的微表情识别模型。首先,进行典型微表情数据集的数据融合;然后,分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置,再对顶点帧进行图像增强等处理;最后,基于CBAM-DPN网络对图像增强后的微表情顶点帧进行特征的有效提取,构建分类器对微表情进行识别。网络优化后未加权F1值(UF1)和未加权平均召回率(U
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