Ett robust automatiskt system för identifiering av mikrouttryck skulle ha omfattande tillämpningar inom nationell säkerhet, polisförhör och klinisk diagnos. För att utveckla ett sådant system krävs det databaser av hög kvalitet med tillräckliga utbildningsprover som för närvarande inte finns tillgängliga. Vi granskade de tidigare utvecklade mikrouttrycksdatabaserna och byggde en förbättrad (CASME II), med högre tidsupplösning (200 fps) och rumslig upplösning (ca 2806340 pixlar på ansiktsområdet). Vi framkallade deltagarnas ansiktsuttryck i en välkontrollerad laboratoriemiljö och korrekt belysning (som att ta bort ljus flimmer). Bland nästan 3000 ansiktsrörelser valdes 247 mikrouttryck för databasen med aktionsenheter (AU) och känslor märkta. För referensutvärderingen användes LBP-TOP respektive SVM för funktionsextraktion respektive klassificering med metoden för korsvalidering av leave-one-subject-out. Den bästa prestandan är 63,41% för 5-klass klassificering.
REF:s prestanda när det gäller att känna igen mikrouttryck i 5-klasser med LBP-TOP-funktioner, gav ett bästa resultat på 63,41% noggrannhet med hjälp av crossvalidering av leave-one-out.
CASME II: An Improved Spontaneous Micro-Expression Database and the Baseline Evaluation
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}