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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 +3 位作者 李婧婷 东子朝 张建行 刘烨 《心理科学进展》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-13,共13页
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... 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。 展开更多
关键词 图像标注 表情分析 远端面部肌电 微表情数据标注
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