耦合深度特征与手工特征以评估笑容真实性

从视频序列中评估笑容真实性是一个重要课题，涉及面部表情识别并将其与潜在的情感状态相关联。目前已提出多种技术，既有基于手工特征的方法，也有依赖深度学习来提取有效特征的方法。由于这两种方法各有优缺点，在本工作中，我们提出将长短期记忆网络学习到的特征与手工提取的特征相结合，以捕捉面部动作单元的动态变化。实验结果表明，所提出的解决方案比基线技术更有效，并且能够实时评估视频序列中的笑容真实性。