【摘 要】
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微表情的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局方法会提取这些无关变化的时
【机 构】
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河南理工大学物理与电子信息学院;奥卢大学机器视觉和信号分析研究中心;西安电子科技大学电子工程学院;
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微表情的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局方法会提取这些无关变化的时空模式,从而降低特征向量对于微表情的表达能力,进而影响识别效果。根据微表情发生时所牵涉到的动作单元所在区域,通过面部关键点坐标,将与微表情相关的七个局部区域划分出来。提取这些局部区域组合的时空模式并串联构成特征向量,进行微表情识别。留一交叉验证的实验表明局部区域方法较全局区域方法进行微表情识别的识别率平均提高9.878%,通过对各区域识别结果的混淆矩阵进行分析也表明新方法充分利用了面部各局部区域的结构信息,有效摒除与微表情无关区域对识别性能的影响,较全局方法可以显著提高微表情识别的性能。
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