一种基于光流双输入网络的微表情顶点帧检测方法
Transactions of Beijing Institute of Technology（2022）
摘要
微表情顶点帧蕴含着丰富的微表情信息,为了准确地检测出微表情顶点帧,本文提出了一种基于光流特征的神经网络分类,并利用先验知识规则进行取舍的检测方法.该方法针对固定滑窗大小内的图像进行光流信息提取,利用双输入特征提取网络对x,y方向的光流信息进行时空特征提取,并进行分类,经根据微表情先验知识所设计的取舍规则后处理后,改善了检测准确度.实验结果表明,在数据集CASMEⅡ上测试,顶点定位率(apex spotting rate,ASR)指标达到了0.945,F1-score指标达到了0.925.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要