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一种基于光流双输入网络的微表情顶点帧检测方法
文献摘要：
微表情顶点帧蕴含着丰富的微表情信息,为了准确地检测出微表情顶点帧,本文提出了一种基于光流特征的神经网络分类,并利用先验知识规则进行取舍的检测方法.该方法针对固定滑窗大小内的图像进行光流信息提取,利用双输入特征提取网络对x,y方向的光流信息进行时空特征提取,并进行分类,经根据微表情先验知识所设计的取舍规则后处理后,改善了检测准确度.实验结果表明,在数据集CASMEⅡ上测试,顶点定位率(apex spotting rate,ASR)指标达到了0.945,F1-score指标达到了0.925.
文献关键词：
微表情顶点帧;双输入网络;分类后处理
中图分类号：
作者姓名：
郑戍华;陈梦心;王向周;弓雪雅
作者机构：
北京理工大学 自动化学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]郑戍华;陈梦心;王向周;弓雪雅-.一种基于光流双输入网络的微表情顶点帧检测方法)[J].北京理工大学学报,2022(07):749-754
A类：
双输入网络,微表情顶点帧,spotting
B类：
帧检测,情信,神经网络分类,先验知识,取舍,滑窗,光流信息,信息提取,输入特征,特征提取网络,时空特征提取,检测准确度,CASME,点定,apex,rate,ASR,标达,score,分类后处理
AB值：
0.276333
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