结合C3D与光流法的微表情自动识别

• 作者: 何景琳 刘德志 孙宇 梁正友
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 微表情识别 光流法 三维卷积神经网络 数据增强 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 221-227
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007706

摘要

由于微表情动作幅度小且持续时间短,使其识别难度大.针对此问题,提出一个结合三维卷积神经网络(3D Convolutional neural network,C3D)和光流法的微表情识别方法.所提出的方法先用光流法从微表情视频中提取出包含动态特征的光流图像系列,然后将得到的光流图像系列与原始灰度图像序列一起输入到C3D网络,由C3D进一步提取微表情在时域和空域上的特征.在开放数据集CASMEⅡ上进行了模拟实验,实验表明本文所提出的方法对微表情的识别准确率达到67.53％,优于现有方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁正友		66	590	13.0	22.0
2	孙宇		11	19	2.0	4.0
3	何景琳		3	0	0.0	0.0
4	刘德志		1	0	0.0	0.0