【摘 要】
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当人们掩盖自己内心的想法或感受时,面部会不由自主地表现出不易被肉眼观察的微表情。微表情是一种动作幅度较小、表现强度微弱、持续时间极短（1/25s-1/2s）的一种表情,在情感监控、刑事侦测、国家安全等领域都具有极其重要的作用。当前,传统微表情识别模型的准确率普遍较低,而且微表情数据集包含的样本数量相对较少,表情类别分布亦不均衡。所以,如何在稍纵即逝的时机准确地识别微表情、分辨微表情的类别便成为当前
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当人们掩盖自己内心的想法或感受时,面部会不由自主地表现出不易被肉眼观察的微表情。微表情是一种动作幅度较小、表现强度微弱、持续时间极短（1/25s-1/2s）的一种表情,在情感监控、刑事侦测、国家安全等领域都具有极其重要的作用。当前,传统微表情识别模型的准确率普遍较低,而且微表情数据集包含的样本数量相对较少,表情类别分布亦不均衡。所以,如何在稍纵即逝的时机准确地识别微表情、分辨微表情的类别便成为当前研究的一个热点问题。本文所做的工作主要包括以下三个方面:（1）提出了一种微表情数据集增强方法。基于微表情数据集CASME II,首先利用Dlib库中的人脸关键点检测技术准确定位人脸位置,提取脸部图像序列,使用帧间差分法获取对应关键帧图像序列。然后,利用旋转、平移等技术增强与平衡关键帧图像数量,得到满足深度微表情识别模型的数据集CASME II+。该方法既减少了人脸以外区域信息的干扰,保留了脸部微表情的渐变过程,同时又在扩增样本数据规模的基础上,降低了微表情样本分布的不平衡性。（2）提出了基于深度森林的微表情识别模型DFMRM。首先,利用多粒度扫描模块提取微表情图片的特征向量,继而应用随机森林模型生成类向量并组合成转换特征向量,从而增加了特征向量的数量,使得DFMRM模型可以适用于训练数据集较小的情况。然后,采用级联森林模块对微表情进行分类,该模块的自适应优势大幅度减少了DFMRM模型的训练参数。实验表明DFMRM模型有效提升了微表情识别的准确率。DFMRM微表情识别模型拓展了深度森林的应用范围,提供了有别于深度神经网络的新视角。（3）提出了基于卷积神经网络的微表情识别模型CNNMRM。首先将增强后的微表情数据集CASME II+的尺寸大小标准化为300×300像素;然后将其输入到卷积层与最大池化层相互交叉的隐藏层中进行特征提取,有效降低了过拟合,并对特征进行有效降维;继而利用Flatten层对特征作降维处理,dropout层增强各层之间的正交性,最后应用softmax层完成微表情识别任务;训练过程中对损失函数添加了L1＿L2正则化来约束权重,降低了过拟合,并且提升了识别准确度,可以为微表情识别应用提供理论支持。总之,本文对微表情识别的问题进行了研究,针对该领域存在的数据集少且分布不均、整体的识别准确率普遍不高等问题,本文增强了数据集CASME II得到CASME II+数据集,提出了基于深度森林的微表情识别模型DFMRM和基于卷积神经网络的微表情识别模型CNNMRM。经过验证,DFMRM模型和CNNMRM模型的识别准确率均取得了良好的效果,分别达到了98.03%和98.44%。本文所提供的方法解决了表情间数据不均衡的问题,提升了微表情识别的准确率,在微表情识别领域具有一定的借鉴意义。
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