Sammanfattning av denna webbsida: Mikrouttryck är en spontan känslomässig representation som inte styrs av logik. En mikrouttryck är både övergående (kort varaktighet) och subtil (liten intensitet), så det är svårt att upptäcka hos människor. Detektion av mikrouttryck används i stor utsträckning inom psykologisk analys, straffrätt och interaktion mellan människor och datorer. Dessutom, liksom traditionella ansiktsuttryck, mikro-uttryck har också lokala muskelrörelser. Psykologer har visat mikrouttryck har nödvändiga morfologiska fläckar (NMP), som utlöses av känslor. Dessutom är syftet med detta papper att sortera och filtrera dessa NMP:er och extrahera funktioner från NMP:er för att träna klassificeringar för att känna igen mikrouttryck. För det första använder vi den optiska flödesmetoden för att jämföra den on-set ram och apex ram av mikro-uttryck sekvenser. Genom att göra detta, kunde vi hitta ansikts aktiva fläckar. För det andra, för att hitta NMPs av mikro-uttryck, denna studie beräknar den lokala binära mönstret från tre ortogonala plan (LBP-TOP) operatörer och kaskader dem med optiskt flöde histogram för att bilda fusionsegenskaperna hos de aktiva patchar. Slutligen används en slumpmässig skogsfunktionsalgoritm (RFFS) för att identifiera NMP:erna och för att karakterisera dem genom klassificering av stödvektorer (SVM). Vi utvärderade den föreslagna metoden på två allmänt tillgängliga databaser: CASME II och SMIC. Resultaten visar att NMP är statistiskt fastställda och bidrar till betydande diskriminant förmåga i stället för holistiskt utnyttjande av alla ansiktsregioner.
Referensreferensreferensen beräknar LBPTOP- och HOOF-fusionsfunktionerna för automatisk Morphological Patches (NMPs) extraktion som kombinerar AU-baserad metod och funktionsvalsmetoden.
An Improved Micro-Expression Recognition Method Based on Necessary Morphological Patches
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}