【摘 要】
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微表情是人脸上微弱且短暂的表情动作,具有不可作伪的特性,能真实反应人的心理状态。微表情识别近年来由于在刑侦审讯、心理干预、教育医疗等方面具有重要的应用价值,受到了研究者的广泛关注。微表情在时空上的特征都十分稀疏,因此综合利用微表情表观特征和时间动态特征能有效提升微表情识别算法的性能。本文的主要工作包括:（1）探讨了将光流场与LBP扩展算法以及降维方法相结合的微表情识别算法。该方法利用光流方法处理微
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微表情是人脸上微弱且短暂的表情动作,具有不可作伪的特性,能真实反应人的心理状态。微表情识别近年来由于在刑侦审讯、心理干预、教育医疗等方面具有重要的应用价值,受到了研究者的广泛关注。微表情在时空上的特征都十分稀疏,因此综合利用微表情表观特征和时间动态特征能有效提升微表情识别算法的性能。本文的主要工作包括:（1）探讨了将光流场与LBP扩展算法以及降维方法相结合的微表情识别算法。该方法利用光流方法处理微表情原视频以增强微表情的运动特征,并利用LBP-TOP、LBP-SIP、STLBP-IP等LBP时空扩展方法对光流场进行编码,最后通过降维方法提高特征对微表情分类的有效性。实验结果证明了这种结合方法能有效提高微表情识别准确率。（2）提出了一种基于PCANet+的微表情识别方法。该方法使用PCA滤波器组在微表情光流场中提取信息,并应用SVM对PCANet+提取到的微表情特征进行分类。实验结果表明该方法优于传统手工方法并能与一些表现优秀的特征学习方法相媲美。（3）研究了一种基于多流输入LEARNet的微表情识别方法。该方法使用动态图像合成技术将微表情图像序列与光流场分别合成为单幅动态图像,丰富多流输入LEARNet网络提取到的微表情时空特征。实验结果表明多流输入LEARNet的识别性能优于已有方法,证明了多流输入对LEARNet的性能提升作用。
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