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基于S-LRCN的微表情识别算法研究

李学翰 胡四泉 石志国 张明

李学翰, 胡四泉, 石志国, 张明. 基于S-LRCN的微表情识别算法研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
引用本文: 李学翰, 胡四泉, 石志国, 张明. 基于S-LRCN的微表情识别算法研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
Research on Micro Expression Recognition Algorithm Based on S-LRCN[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
Citation: Research on Micro Expression Recognition Algorithm Based on S-LRCN[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006

基于S-LRCN的微表情识别算法研究

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
详细信息
  • 中图分类号: TP391.4

Research on Micro Expression Recognition Algorithm Based on S-LRCN

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出版历程
  • 网络出版日期:  2020-07-23

基于S-LRCN的微表情识别算法研究

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 面部表情识别是人机交互研究的热点,广泛应用于各方面,涉及信息学、心理学等,在教学评价方面具有很好的研究前景。区别于一般的静态人脸表情识别,微表情识别不但需要提取图像中人脸表情形变的空间特征信息,还需要考虑到连续图像序列的时间运动信息。本文基于面部动态表情序列,针对静态表情缺少时间信息等问题,将空间特征与时间特征融合,利用神经网络在图像分类领域良好的特征,对需要进行细节分析的表情序列进行处理,提出基于S-LRCN(Separate Long-term recurrent Convolutional Networks)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列,引入迁移学习的方法,通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征,降低网络训练中过拟合的危险,并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long Short-Team Memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库,将该方法用于辅助教学评价。

English Abstract

李学翰, 胡四泉, 石志国, 张明. 基于S-LRCN的微表情识别算法研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
引用本文: 李学翰, 胡四泉, 石志国, 张明. 基于S-LRCN的微表情识别算法研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
Research on Micro Expression Recognition Algorithm Based on S-LRCN[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006
Citation: Research on Micro Expression Recognition Algorithm Based on S-LRCN[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2020.06.15.006

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