【摘 要】
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面部表情包含大量的情感信息,是情感识别的主要研究课题,准确识别面部表情类别可以有效促进人们的日常交流。微表情作为一种特殊的面部表情,难以被人们捕捉并准确识别,但微表
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面部表情包含大量的情感信息,是情感识别的主要研究课题,准确识别面部表情类别可以有效促进人们的日常交流。微表情作为一种特殊的面部表情,难以被人们捕捉并准确识别,但微表情的难以隐藏和伪造,使其在安防测谎、商业谈判、教育评估等领域有广阔的应用前景。因此,自动化识别微表情有重要的意义。早期,大量的微表情识别研究基于传统机器学习,通过人为设定的手工特征进行微表情特征提取,这种方式只能提取到微表情的浅层特征,无法充分提取微表情的空间和时域特征。近年来,卷积神经网络在二维图像识别任务中表现优异,识别率超越了传统机器学习方法,因而,大量的研究者使用卷积神经网络对微表情进行研究,并获得了较好的准确率。本文基于深度学习方法对微表情识别进行研究,通过不同的预处理方法,构建了三维Dense Net模型并融合注意力机制对微表情进行特征提取,获得了更好的识别结果,并应用微表情识别算法模型构建基于虚拟学习环境的微表情实时识别系统。本文的主要研究内容有:1.在微表情数据预处理方面,本文采取了多种预处理措施。针对微表情数据集样本量较小的问题,本文对SMIC、CAS(ME)2和CASME-II微表情数据集进行镜像和旋转,将数据量扩充到10倍;使用3D-FFT抽取微表情序列的峰值帧,并将微表情序列归一化为20帧,其中包含峰值帧;对归一化后的微表情图像序列进行欧拉视频放大处理,以增大微表情的运动幅度。2.构建三维Dense Net模型对微表情进行特征学习和分类,对SMIC、CAS(ME)2和CASME-II数据集,最佳识别准确率分别为95.12%、92.63%和82.74%,采用10折交叉验证检验了模型的有效性。同时融合了注意力机制,通过对三维Dense Net网络通道压缩和激励,在SMIC、CAS(ME)2、CASME-II数据集中,识别准确率较三维Dense Net分别提高了2.44%、2.64%和1.57%。3.运用训练好的微表情识别模型,通过搭建基于微表情识别的虚拟环境交互系统进行实时面部检测和微表情识别。
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