Sammanfattning Trots den senaste tidens intresse och framsteg inom ansiktsmikrouttrycksforskning finns det fortfarande gott om utrymme för förbättringar när det gäller mikrouttrycksigenkänning. Konventionella drag extraktionsmetoder för mikro-uttryck video överväga antingen hela videosekvensen eller en del av den, för representation. Men med snabb videoinspelning av mikrouttryck (100-200 fps), är alla bilder nödvändiga för att ge en tillräckligt meningsfull representation? Är lyxen med data en bane till korrekt igenkänning? Ett nytt förslag presenteras i denna uppsats, där vi endast använder två bilder per video: apexram och debutram. Apexramen i en video innehåller den högsta intensiteten av uttryck förändringar bland alla ramar, medan uppkomsten är det perfekta valet av en referensram med neutralt uttryck. En ny funktionsextraktor, Bi-Weighted Oriented Optical Flow (Bi-WOOF) föreslås för att koda väsentlig uttrycksfullhet av apex ram. Vi utvärderade den föreslagna metoden på fyra mikro-uttrycksdatabaser-CASME II, SMIC-HS, SMIC-NIR och SMIC-VIS. Våra experiment ger trovärdighet åt vår hypotes, med vår föreslagna teknik för att uppnå en toppmodern F1-poängsigenkänningsprestanda på 61% respektive 62% i den höga bildhastigheten CASME II respektive SMIC-HS-databaser.
Nyligen, Bi-Weighted Oriented Optical Flow (BI-WOOF) REF använder endast apex ram och debut ram.
Less is More: Micro-expression Recognition from Video using Apex Frame
{'venue': 'Signal Processing: Image Communication, Vol. 62, March 2018, pages 82-92', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}