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基于滑动窗口和时空特征的微表情检测算法

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微表情存在时间短、强度弱等固有特性,目前微表情自动检测仍然存在较大的困难。为了提升微表情检测的效果,论文提出一种基于滑动窗口和时空特征的微表情检测算法:首先使用滑动窗口技术将一段微表情视频分割成若干个滑动窗口,然后在每个滑动窗口中提取时空特征,并和微表情SP模式匹配得到单个窗口的检测结果,最后融合所有滑动窗口的检测结果。该算法在CAS(ME)2和SAMM数据集上进行了实验,并与2020年微表情挑战赛(MEGC 2020)的基线结果进行了对比,结果显示,在CAS(ME)2和SAMM数据集上该算法比基线算法在微表情检测上分别提升了4。7%、9。7%,在整体上分别提升了9。9%、5。7%,验证了该算法的有效性。

马崟桓、黄树成、李明星

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

江苏大学京江学院电气信息工程学院 镇江 212003

微表情检测 滑动窗口 时空特征

国家自然科学基金项目

61772244

2024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2024.52(6)
马崟桓,黄树成,李明星.基于滑动窗口和时空特征的微表情检测算法[J].计算机与数字工程,2024,52(6):1617-1621,1801.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.06.005.