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题名微表情面部肌电跨模态分析及标注算法
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作者
王甦菁
王俨
李婧婷
东子朝
张建行
刘烨
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机构
中国科学院行为科学重点实验室(中国科学院心理研究所)
中国科学院大学心理学系
江苏科技大学计算机科学与工程学院
中国科学院心理研究所
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出处
《心理科学进展》
CSCD
北大核心
2024年第1期1-13,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62276252,U19B2032,62106256)。
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文摘
长久以来,微表情的小样本问题始终制约着微表情分析的发展,而小样本问题归根到底是因为微表情的数据标注十分困难。本研究希望借助面部肌电作为技术手段,从微表情数据自动标注、半自动标注和无标注三个方面各提出一套解决方案。对于自动标注,提出基于面部远端肌电的微表情自动标注方案;对于半自动标注,提出基于单帧标注的微表情起止帧自动标注;对于无标注,提出了基于肌电信号的跨模态自监督学习算法。同时,本研究还希望借助肌电模态,对微表情的呈现时间和幅度等机理特征进行拓展研究。
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关键词
图像标注
微表情分析
远端面部肌电
微表情数据标注
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Keywords
image annotation
micro-expression analysis
distal facial electromyography
micro-expression data annotation
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分类号
B841
[哲学宗教—基础心理学]
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