Nyligen har mikrouttrycksigenkänning lockat till sig en hel del forskares uppmärksamhet på grund av dess potentiella värde i många praktiska tillämpningar, t.ex. lögndetektering. I den här artikeln undersöker vi ett intressant och utmanande problem med mikrouttrycksigenkänning, dvs. korsdatabaser för mikrouttrycksigenkänning, där utbildnings- och testprover kommer från olika mikrouttrycksdatabaser. Under denna problematik skulle den konsekventa särdragsfördelningen mellan de utbildnings- och testprover som ursprungligen fanns i konventionell mikrouttrycksigenkänning allvarligt brytas, och därför kan prestandan hos de flesta nuvarande väl fungerande mikrouttrycksigenkänningsmetoder minska kraftigt. För att övervinna det föreslår vi en enkel men effektiv ram som kallas domänförnyelse (DR) i detta dokument. DR-ramverket syftar till att lära sig en domänregenerator för att återskapa mikrouttrycksprover från käll- respektive måldatabaser, så att de kan följa samma eller liknande funktionsfördelningar. På så sätt kan vi använda den inlärda klassificeringen baserat på de märkta mikrouttrycksproven för att förutsäga märkningsinformationen för de omärkta mikrouttrycksproven. För att utvärdera det föreslagna ramverket för DR utför vi omfattande mikroexpressionsexperiment mellan databaser som bygger på Manuskriptet.
Senast har en ram för domänregenerering föreslagits i REF för att återskapa käll- och målprover som delar samma eller liknande funktionsfördelning för problemet med igenkänning av mikrouttryck mellan databaser.
Domain Regeneration for Cross-Database Micro-Expression Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}