Abstract-Recently, det har funnits ökande intresse för att sluta mirco-uttryck från ansiktsbilder sekvenser. På grund av subtila ansiktsrörelser av mikro-uttryck, har funktionsextraktion blivit en viktig och kritisk fråga för spontan ansiktsmikro-uttryck igenkänning. Nya verk använde spatiotemporal lokalt binärt mönster (STLBP) för mikro-uttrycksigenkänning och anses dynamisk textur information för att representera ansiktsbilder. Men de saknar formattributet för ansiktsbilder. Å andra sidan extraherar de spatiotemporala dragen från de globala ansiktsregionerna samtidigt som de ignorerar den diskriminerande informationen mellan två mikrouttrycksklasser. De ovan nämnda problemen begränsar allvarligt tillämpningen av STLBP till mikrouttrycksigenkänning. I detta dokument föreslår vi ett diskriminerande spatiotemporalt lokalt binärt mönster baserat på en integrerad projektion för att lösa problemen med STLBP för mikrouttrycksigenkänning. För det första ser vi över en integrerad projektion för att bevara formattributet för mikrouttryck med hjälp av robust huvudkomponentanalys. Dessutom inkorporeras en återbesökt integrerad projektion med lokalt binärt mönster över rumsliga och tidsmässiga domäner. Specifikt, vi extraherar de nya spatiotemporala funktioner som införlivar formattribut i spatiotemporala texturfunktioner. För att öka diskrimineringen av mikrouttryck föreslår vi ett nytt funktionsval baserat på Laplacisk metod för att extrahera den diskriminerande informationen för ansikts-mikrouttrycksigenkänning. Intensiva experiment utförs på tre tillgängliga publicerade mikroexpressionsdatabaser, inklusive CASME-, CASME2- och SMIC-databaser. Vi jämför vår metod med toppmoderna algoritmer. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod uppnår lovande prestanda för mikrouttrycksigenkänning.
För att kompensera för rymd-domäninformationen föreslog de den nya funktionsvalsmetoden DISTLBP-RIP (Discriminative Spatiotemporal Local Binary Mönster med Revisited Integral Projection for Spontaneous Facial Micro-Expression Recognition) REF genom att införliva formattributet i den spatiotemporala texturfunktionen.
Discriminative Spatiotemporal Local Binary Pattern with Revisited Integral Projection for Spontaneous Facial Micro-Expression Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}