Abstract-Micro-uttryck (MEs) är snabba, ofrivilliga ansiktsuttryck som avslöjar känslor som människor inte har för avsikt att visa. Att studera MEs är värdefullt eftersom att erkänna dem har många viktiga tillämpningar, särskilt inom rättsmedicinsk vetenskap och psykoterapi. Att analysera spontana medel är dock mycket utmanande på grund av deras korta varaktighet och låga intensitet. Automatisk ME-analys omfattar två uppgifter: ME spotting och ME-igenkänning. För ME spotting, tidigare studier har fokuserat på poserade snarare än spontana videor. För ME-erkännande är resultaten från tidigare studier låga. För att ta itu med dessa utmaningar gör vi följande bidrag: (i) Vi föreslår den första metoden för att upptäcka spontana ME i långa videor (genom att utnyttja skillnaden mellan funktioner). Denna metod är utbildning gratis och fungerar på godtyckliga osynliga videor. (ii) Vi presenterar ett avancerat ramverk för erkännande av ME, som överträffar tidigare arbete med stor marginal på två utmanande spontana ME-databaser (SMIC och CASMELI). (iii) Vi föreslår det första automatiska ME analyssystemet (MESR), som kan upptäcka och känna igen MEs från spontana videodata. Slutligen visar vi att vår metod uppnår jämförbar prestanda med människor vid denna mycket utmanande uppgift, och överträffar människor i ME-igenkänningsuppgiften med stor marginal.
Genom att utnyttja funktionen skillnaden kontrast, Li et al. REF föreslog en algoritm som fläckar mikrouttryck i videor.
Reading Hidden Emotions: Spontaneous Micro-expression Spotting and Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}