【摘 要】
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微表情传递着非常重要的潜在信息。但是由于其持续时间短并且动作幅度非常小,使它很难被人眼所捕捉。因此,开发一种自动检测微表情的系统是非常必要和重要的。该项目使用了机
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微表情传递着非常重要的潜在信息。但是由于其持续时间短并且动作幅度非常小,使它很难被人眼所捕捉。因此,开发一种自动检测微表情的系统是非常必要和重要的。该项目使用了机器学习的方法,基于matlab开发了一种微表情检测识别系统。该论文中包含了对算法背景的调研、算法设计、模型训练、测试以及结果评估。该系统使用了 LBP-TOP算法对微表情图片进行特征提取,并用训练了基于BP神经网络的模型对视频中的微表情进行检测。最后,使用SVM分类器对检测出的微表情进行分类(开心、低落、惊讶、厌恶、其他)通过多次实验对搭建好的算法组合进行参数调整,在CASEME2数据库上进行测试评估,最后得到在特定数据库中具有最佳表现的模型。实验结果表明,微表情检测部分可成功截取视频片段中含有微表情的片段(有部分误差),分类准确率为60%。最终,本论文成功开发了微表情检测识别系统(MER)。该系统包含两部分,一为微表情片段检测,二为对检测到的微表情片段进行分类。该系统具有可视化GUI,方便用户进行操作,并可直观的得到微表情检测及分类结果。
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