基于AU-GCN与注意力机制的微表情识别

微表情作为一种持续时间非常短的表情，能够隐晦地将人试图压抑与隐藏的真正情感表达出来，在国家安全、司法系统、医学范畴和政治选举等有着较好的应用。但由于微表情有着数据集较少、持续时间短暂、表情幅度低等特点，在识别微表情时存在数据样本量较少、计算量较大、缺失重点特征的关注、易过拟合等困难。因此本文将针对微表情只出现在面部部分区域的特点，借助面部动作单元（Action Units,AU），对其使用加权注意力机制凸显局部特征，并且应用图卷积神经网络找到AU各个节点间的依赖关系，聚合为全局特征，用于微表情识别。实验结果表明，相较于现有方法，本文提出的方法将准确率提高至79.3%。     

基于迁移学习Deep CORAL方法进行微表情检测

微表情检测有着重要的研究和应用价值,但是目前微表情数据库少,标注样本不足对于微表情检测造成很大不便。通过分析几个常用微表情数据库发现数据库中宏表情的出现次数明显多于微表情的出现次数,而宏表情与微表情之间存在相似性,把宏表情的特征利用相似性迁移应用到微表情深度网络模型的训练过程中来辅助训练微表情模型。论文通过光流法计算得到表情特征后,利用迁移学习Deep CORAL方法和预训练Resnet18来构建和训练微表情模型,识别准确率为75.44%跟国内外检测方法相比取得了良好的检测效果。     

结合迁移学习与可分离三维卷积的微表情识别方法

针对现有微表情自动识别方法准确率较低及微表情样本数量不足的问题,提出一种融合迁移学习技术与可分离三维卷积神经网络（S3D CNN）的微表情识别方法。通过光流法提取宏表情和微表情视频样本的光流特征帧序列,利用宏表情样本的光流特征帧序列对S3D CNN进行预训练,并采用微表情样本的光流特征帧序列微调模型参数。S3D CNN网络由二维空域卷积层及添加一维时域卷积层的可分离三维卷积层构成,比传统的三维卷积神经网络具有更好的学习能力,且减少了模型所需的训练参数和计算量。在此基础上,采用迁移学习的方式对模型进行训练,以缓解微表情样本数量过少造成的模型过拟合问题,提升模型的学习效率。实验结果表明,所提方法在CASME II微表情数据集上的识别准确率为67.58%,高于MagGA、C3DEvol等前沿的微表情识别算法。     

人脸微表情识别综述

人脸表情是人际交往的重要渠道,识别人脸表情可促进对人心理状态和情感的理解.不同于常规的人脸表情,微表情是一种特殊的面部微小动作,可以作为判断人主观情绪的重要依据,在公共安防和心理治疗领域有广泛的应用价值.由于微表情具有动作幅度小、持续时间短的特点,对微表情的人工识别需要专业的培训,且识别正确率较低.近年来不少研究人员开始利用计算机视觉技术自动识别微表情,极大地提高了微表情的应用可行性.本文综述人脸微表情识别的定义和研究现状,总结微表情识别中的一些关键技术,探讨潜在的问题和可能的研究方向.     

细粒度分层时空特征描述符的微表情识别方法

由于微表情持续时间小于0.5?s、非自愿性和低强度等特点,微表情识别仍然是具有挑战性的任务。对分层时空特征描述符进行改进,提出一种新的细粒度分层时空特征的微表情识别方法。提取微表情视频片段中的各层次时空特征,利用投影矩阵建立时空特征和微表情之间的联系,进而选择对识别任务有贡献的区域。然后统计具有整体最大贡献度的层次,将该层次下选中的区域块和前一层选中的区域块进行交集操作,达到去除分层时空特征的空间冗余性和提升微表情特征区分度的目的。在CASME[Ⅱ]上的实验表明,提出的方法能够细粒度化微表情发生区域,获得了更好的识别结果。     

基于复杂CNN的人脸微表情识别算法

传统人脸微表情识别算法忽略了数据集的预处理，导致表情误识率偏高，且识别耗时较长。为有效解决上述问题，提出基于复杂CNN的人脸微表情识别算法。预处理人脸微表情数据集，以降低网络样本训练过程中过拟合风险。通过复杂卷积神经网络(CNN)分别提取微表情视频序列在64fps和128fps两个时间尺度特征。采用支持向量机(SVM)完成决策级融合分类，以有效实现人脸微表情识别。实验结果表明，实验过程中所提方法的表情误识率低于0.1%,识别耗时不高于5ms,相比之下所提方法具有更好的应用效果。     

基于双注意力模型和迁移学习的Apex帧微表情识别

微表情具有持续时间短、强度低的特点,其识别准确率普遍不高。针对该问题提出了一种改进的深度学习识别方法,该方法取微表情视频序列中的Apex帧,采用集成空间、通道双注意力模块的ResNet18网络,引入Focal Loss函数解决微表情数据样本不平衡的问题,并将宏表情识别领域的先验知识迁移到微表情识别领域,以提高识别效果。在CASME II微表情数据集上使用“留一交叉验证法”进行实验,结果表明本文方法相比一些现有的方法识别准确率及 ${F_1}$ 值更高。     

基于差分定位与光流特征提取的微表情识别

针对现有微表情识别算法中特征提取冗余、处理时间长的问题,提出基于差分定位与光流特征提取的微表情识别方法。首先对人脸的表情敏感部位进行图像序列差分,通过差分投影值划定人脸运动区域,计算运动区域光流分析数据的主成分特征,最后利用支持向量机判断脸部运动单元编号,识别微表情的类别。实验结果表明,该方法较之于传统识别技术在微表情识别效率与准确度上有显著提升。     

结合特征融合和注意力机制的微表情识别方法

微表情指当人们试图隐藏或抑制自己的真实情感时,脸上出现的一种无法控制的肌肉运动.此类情绪面部表情由于具有持续时间短、动作幅度小、难以掩饰和抑制的特点,因此其识别精度受到了制约.为了应对这些挑战,文中提出一种结合特征融合和注意力机制的微表情识别方法,同时考虑了光流特征和人脸特征,通过进一步加入注意力机制来提升识别性能.该...     

无人驾驶中基于ResNet深度模型的人脸微表情识别算法

为解决由于人脸微表情存在局部特征少、不同情绪差异性小等特点而带来的特征提取难度大、表情识别率低等问题，以进一步提高人脸微表情识别精度，提出一种基于ResNet深度模型的人脸微表情识别算法。算法针对无人驾驶中的行人人脸表情识别场合，主要包括数据预处理及模型构建，在保证数据集统一性的同时，能够有效提高微表情的识别率。使用FER2013数据集对ResNet-50模型进行实际验证，并与ResNet-18的表现加以对比。本算法在实验中获得98.7%的准确率，优于ResNet-18，充分验证算法模型的有效性。     

基于局部区域方法的微表情识别

微表情（ME）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，但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区域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。针对这个问题，提出使用局部区域方法进行微表情识别。首先，根据微表情发生时所牵涉到的动作单元（AU）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；然后，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结果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%。而通过对各区域识别结果的混淆矩阵进行分析表明所提方法充分利用了面部各局部区域的结构信息，并有效摒除与微表情无关区域对识别性能的影响，较全局区域方法可以显著提高微表情识别的性能。     

基于Apex帧光流和卷积自编码器的微表情识别

针对跨库微表情识别问题,提出了一种基于Apex帧光流和卷积自编码器的微表情识别方法。该方法包括预处理、特征提取、微表情分类三部分。预处理部分对微表情进行Apex帧定位以及人脸检测和对齐;特征提取部分首先计算预处理过的Apex帧的TVL1光流,然后使用得到的水平和竖直光流分量图像训练卷积自编码器得到最优结构和参数;最后将两个分量自编码器中间层的特征融合后作为微表情的特征;微表情分类就是使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对上一步中提取到的特征进行分类。实验结果较基准方法（LBP-TOP）有了很大的提高,UF1提高了0.134 4,UAR提高了0.140 6。该方法为微表情特征提取和识别提供了新的思路。     

基于改进特征融合的微表情识别方法

微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程,将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明,新模型具有更好的识别率。     

A survey: facial micro-expression recognition

Facial expression recognition plays a crucial role in a wide range of applications of psychotherapy, security systems, marketing, commerce and much more. Detecting a macro-expression, which is a direct representation of an ‘emotion,’ is a relatively straight-forward task. Playing a pivotal role as macro-expressions, micro-expressions are more accurate indicators of a train of thought or even subtle, passive or involuntary thoughts. Compared to macro-expressions, identifying micro-expressions is a much more challenging research question because their time spans are narrowed down to a fraction of a second, and can only be defined using a broader classification scale. This paper is an all-inclusive survey-cum-analysis of the various micro-expression recognition techniques. We analyze the general framework for micro-expression recognition system by decomposing the pipeline into fundamental components, namely face detecting, pre-processing, facial feature detection and extraction, datasets, and classification. We discuss the role of these elements and highlight the models and new trends that are followed in their design. Moreover, we provide an extensive analysis of micro-expression recognition systems by comparing their performance. We also discuss the new deep learning features that can, in the near future, replace the hand-crafted features for facial micro-expression recognition. This survey has been developed, focusing on the methodologies applied, databases used, performance regarding recognition accuracy and comparing these to distil the gaps in the efficiencies, future scope, and research potentials. Through this survey, we intend to look into this problem and develop a comprehensive and efficient recognition scheme. This study allows us to identify open issues and to determine future directions for designing real-world micro-expression recognition systems.     

人脸微表情分析方法综述

微表情分析在医学、公共安全、商业谈判等领域得到广泛应用并备受关注。微表情运动幅度小、变化快，导致人工分析难度较大，开发一个可靠的自动化微表情分析系统非常有必要。随着计算机视觉技术的发展，研究人员能够结合相关算法捕捉微表情运动变化特征以用于微表情分析。阐述微表情分析的发展历程和现状，从多个角度对微表情分析的两大分支，即微表情检测方法和微表情识别方法进行总结。整理现有微表情数据集以及微表情分析流程中常用的面部图像预处理方法。根据特征提取方式的不同，从基于时间特征、基于特征变化和基于深度特征这3个方面对微表情检测方法进行阐述。将微表情识别方法归纳为基于纹理特征和基于光流特征的传统机器学习方法以及深度学习方法，其中，基于深度学习的微表情识别包括基于运动单元、基于关键帧和基于迁移学习的方法。通过不同实验指标对以上方法进行分析和比较，在此基础上，探讨当前微表情分析中存在的问题和挑战并展望该领域未来的发展方向。     

一种视频微表情检测的改进光流算法

微表情是人们在试图隐藏自己真实情感时表现出的不受自主神经控制、持续时间 短暂,强度十分微弱的面部表情。由于微表情与谎言识别有着密切的联系,其公共安全、侦查 讯问、临床医学等领域有很大的应用前景。针对人为识别微表情十分困难的问题,提出一种基 于Horn-Schunck (HS)光流法改进并应用于微表情自动检测的方法。使用预条件Gauss-Seidel 迭 代方法改进了HS 光流法,加快了收敛速度。通过在自发微表情数据库CASME 中进行实验, 该验证方法在微表情检测中有很好的效果。     

微表情类别与区域间关联度的分析方法研究

为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位置确定出人脸中最为关键的7个局部区域,然后采用面部形变鉴别模型自动检测出面部49个关键点坐标,再根据这些点确定上述局部区域的4个边界。最后,分别提取各区域的时空模式特征并进行微表情分类,通过各区域对各类微表情的分类准确率来分析两者之间的关联度。实验结果表明,局部区域划分方案科学合理,微表情“惊奇”及“厌恶”与眼睛区域、微表情“高兴”与嘴巴区域、微表情“压抑”与下巴区域有较高的关联度。     

基于最近最远邻和互信息的特征选择方法

摘 要：随着数据量的增加,特征选择已经成为机器学习和数据挖掘领域的热点。提出一种基于最近最远邻的特征选择算法。一个数据点和其最近的邻点属于同一集群,和最远的邻点属于不同的集群,通过计算最近最远邻的特征距离可以得到一种判断特征重要性的指标。在此基础上运用了互信息方法去除了特征之间的冗余。同时引入了Gradient Boosting方法进行模型参数调优,提高了分类准确性。在UCI数据集上进行分类预测,结果表明该算法能够找到较优的特征子集,分类准确性有一定提升。