基于面部应变的自发微表情检测与识别
计算机视觉与模式识别
2016-07-05 v1
摘要
光应变是光流的扩展，能够量化面部的细微变化并在像素级表示微小的面部运动强度。这对于相对新兴的自发微表情领域在计算上至关重要，因为精确定位微表情在技术上具有挑战性。本文提出一种新方法，利用面部光应变幅值构建光应变特征与光应变加权特征，以检测和识别微表情。随后将这两组特征拼接以形成最终的特征直方图。在 CASME II 和 SMIC 数据库上进行了实验。我们在两个数据库上证明了光应变信息的有效性，更重要的是，我们表现最佳的方法在检测和识别任务上均优于原始基线结果。此外，还将所提方法与其他现有的时空特征提取方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.1606.02792,
title = {Spontaneous Subtle Expression Detection and Recognition based on Facial Strain},
author = {Sze-Teng Liong and John See and Raphael Chung-Wei Phan and Yee-Hui Oh and Anh Cat Le Ngo and KokSheik Wong and Su-Wei Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.02792},
year = {2016}
}
备注
21 pages (including references), single column format, accepted to Signal Processing: Image Communication journal