基于长短期记忆网络与特征融合的微表情识别算法

• 作者: 袁新颜
• 来源期刊: 光学技术
• 关键词: 长短期记忆网络 模式识别 微表情识别 卷积神经网络 特征提取 特征融合
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 光学图像处理与识别|Optical Image Precessing & Recognition
• 页码范围: 113-119
• 页数: 7页
• 分类号: TP394.1|TH691.9
• 语种: 中文

摘要

为了提高视频识别领域中微表情识别的准确率,提出了一种基于长短期记忆网络与特征融合的微表情识别算法.提取微表情图像的颜色特征和纹理特征,将所提取的空间特征传入卷积神经网络进行融合.设计了学习时域相关性的长短期记忆网络结构,将融合的特征集传入长短期记忆网络学习微表情的时域特征,将长短期记忆网络接入分类器网络识别出微表情的类标签.在两个公开的微表情识别数据集上完成了验证实验,结果显示算法实现了较好的微表情识别性能,在SMIC数据集和CASMEⅡ数据集上的准确率分别达到64.7％和65.8％.