基于深度神经网络的微表情识别

微表情是一种极为短暂的面部表情,当人们想要掩饰内心的真实情感时,就会不自觉的流露出来。由于微表情的持续时间短,动作幅度小等特点,检测和识别微表情就变得尤为困难。为了解决传统图像识别的方法的识别率低和预处理复杂等缺点,本文提出了采用深度神经网络的方法来对微表情进行识别。该深度神经网络由卷积神经网络(CNN)和长短时记忆型(LSTM)递归神经网络组合而成,CNN层负责提取微表情的静态图像特征,LSTM层将提取到的卷积特征进行整合,而得到这些特征在时域上的信息,进而对这些信息进行分类训练。在CASM2数据集下,该方法对5类表情的识别率比传统方法高。