基于超分辨率的低分辨率微表情识别实证研究
计算机视觉与模式识别
2023-10-17 v1
摘要
低分辨率（LR）场景下的微表情识别（MER）是一项重要且复杂的挑战，尤其对于拥挤环境中群体 MER 等实际应用。尽管超分辨率技术在提升 LR 图像与视频质量方面已取得显著进展，但鲜有研究关注利用超分辨率改善 LR MER。此类研究的匮乏可归因于即便在原始分辨率 MER 样本中捕捉微表情的细微运动本就困难，而在 LR 样本中因 distinctive 特征丢失变得更具挑战。此外，缺乏针对超分辨率辅助 MER 方法的系统性基准测试与深入分析。本文通过结合超分辨率（SR）与 MER 方法的一系列基准实验，并在深入文献调研指导下，解决这些问题。具体而言，我们采用七种前沿最先进（SOTA）MER 技术，并在由 13 种 SOTA SR 技术生成的样本上评估其性能，从而解决 MER 中的超分辨率问题。通过实证研析，我们揭示了 SR 辅助 MER 的主要挑战，并借助 SR 与 MER 方法的最新进展指明了应对这些挑战的途径。我们的分析为推进更高效的 SR 辅助 MER 提供了见解。
引用
@article{arxiv.2310.10022,
title = {An Empirical Study of Super-resolution on Low-resolution Micro-expression Recognition},
author = {Ling Zhou and Mingpei Wang and Xiaohua Huang and Wenming Zheng and Qirong Mao and Guoying Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10022},
year = {2023}
}