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题名基于颜色和光流的多注意力机制微表情识别
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作者
黄凯
王峰
王晔
常亦婷
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机构
太原理工大学电子信息与光学工程学院
太原理工大学电气与动力工程学院
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期939-949,共11页
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基金
山西省回国留学人员科研资助项目(No.2020-042)
山西省留学回国人员科技活动择优资助基金(No.20200017)
+1 种基金
山西省基础研究计划(No.20210302123186)
国家级重点支持领域大创项目(No.20220058)。
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文摘
针对光流法无法充分利用微表情面部颜色信息,导致识别准确率不高的问题,本文提出一种基于颜色和光流的多注意力双流网络方法。首先,提出以CIE Luv色差图的形式,初步提取人脸情感生理特征,弥补微表情光流特征的单一性和局限性;然后,将PAM模块和ECA block并行组合得到轻量化的双注意力模块,提取空间和通道关键特征;最后,设计一种交叉注意力机制以获取颜色和光流混合特征,将其与空间通道关键特征融合用于分类。本模型在实验中采用留一交叉验证法进行评估,在SAMM数据集上的准确率和F1分数分别达到69.18%和67.04%,在CASMEⅡ数据集上的准确率和F1分数分别达到72.38%和70.85%。实验结果均优于目前主流算法,进一步证明本文模型及其模块在识别微表情方面的有效性。
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关键词
计算机视觉
微表情识别
CIE
Luv
颜色特征
光流特征
双流网络
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Keywords
computer vision
micro-expression recognition
CIE Luv
color features
optical flow features
two-stream network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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