Abstract-Facial micro-expression (ME) erkännande har inneburit en enorm utmaning för forskare för dess subtilitet i rörelse och begränsade databaser. Nyligen har handgjorda tekniker uppnått överlägsen prestanda i mikrouttrycksigenkänning men på bekostnad av domänspecificitet och besvärliga parametriska inställningar. I detta dokument föreslår vi en Berikad långsiktig Recurrent Convolutional Network (ELRCN) som först kodar varje mikro-uttryck ram i en funktion vektor genom CNN modul(er), sedan förutsäga mikro-uttryck genom att skicka funktionen vektor genom en Long Short-term Memory (LSTM) modul. Ramverket innehåller två olika nätverksvarianter: (1) Kanalvis stapling av ingångsdata för rumslig anrikning, (2) Feature-wise stapling av funktioner för tidsberikning. Vi visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan uppnå nå någorlunda goda resultat utan dataförstärkning. Dessutom presenterar vi också ablation studier som utförs på ramen och visualiseringar av vad CNN "ser" när man förutsäger mikro-uttryck klasser.
Khor m.fl. I REF föreslogs en metod för igenkänning av mikrouttryck som bygger på det berikade långsiktiga recurrent convolutional Network (ELRCN).
Enriched Long-Term Recurrent Convolutional Network for Facial Micro-Expression Recognition
{'venue': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'journal': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}