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微表情识别是情感识别领域的一项关键任务,其目的是分析人们隐藏的真实情感.针对微表情识别中微表情视频帧冗余、微表情幅度变化微弱和微表情持续时间短的问题,导致无法有效在微表情视频中提取有效特征,从而降低微表情识别的精度与速度,提出一种动态特征与静态特征结合的微表情识别方法.首先将视频动态信息压缩为残差积减少帧冗余,提高模型预测速度,然后分别使用稀疏卷积和深度可分离卷积提取动态特征和静态特征,并利用多阶段自适应特征融合的方式充分结合动态特征与静态特征,最后通过标签平滑损失函数提高模型泛化能力.实验结果表示,动态特征与静态特征的结合有效地提高了微表情识别的精度.在MEGC2019的评估标准下,混合数据集的UF1值提高了0.035,UAR值提高了0.045. 相似文献
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