Abstract-Inlike konventionella ansiktsuttryck, mikrouttryck är ögonblickliga och ofrivilliga reflektioner av mänskliga känslor. Eftersom mikrouttryck är flyktiga, som bara består av några få bilder i en videosekvens, är de svåra att uppfatta och tolka korrekt, och de är mycket utmanande att identifiera och kategorisera automatiskt. Befintliga igenkänningsmetoder är ofta ineffektiva när det gäller att hantera subtila förskjutningar i ansiktet, vilket kan vara vanligt i typiska mikrouttryckstillämpningar på grund av de konstanta rörelserna hos de individer som observeras. För att ta itu med detta problem föreslås en ny metod som kallas Facial Dynamics Map för att karakterisera rörelserna av en mikrouttryck i olika granularitet. Specifikt används en algoritm baserad på optisk flödesuppskattning för att utföra pixelnivåjustering för mikrouttryckssekvenser. Varje uttryck sekvens delas sedan in i spatiotemporala kuboider i den valda granulariteten. Vi presenterar också en iterativ optimal strategi för att beräkna den huvudsakliga optiska flödesriktningen för varje kuboid för bättre representation av den lokala ansiktsdynamiken. Med dessa huvudsakliga riktningar, den resulterande Facial Dynamics Map kan karakterisera en mikrouttryck sekvens. Slutligen utvecklas en klassificering för att identifiera förekomsten av mikrouttryck och kategorisera olika typer. Experimentella resultat på fyra referensdatauppsättningar visar högre igenkänningsprestanda och förbättrad tolkningsbarhet.
Feng et al. (Feng m.fl.) REF beräknade huvudsakliga optiska flöde riktning resulterande Facial Dynamics Map med SVM som en klassificering.
Microexpression Identification and Categorization Using a Facial Dynamics Map
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}