基于单演二值模式的微表情识别的研究

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时间:2019-03-03

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1、ABSTRACTMicro-expressionisabriefandinvoluntaryfacialexpressionwhichonlycanbedetectedbyafewofpeopleinreallife.Comparedwithnormalfacialexpression,micro-expressionismorelikelytorevealpeople’sfeelingandmotivation.Itusuallyappearswhenpeopletrytoconcealorrepresstheirrealemotions,somicro-exp

2、ressionisaneffectiveclueforlieindication.Asforitsshortdurationandlowintensity,theresearchofautomaticmicro-expressiondetectionandrecognitionisachallengingtask.Thispaperpresentsamethodformicro-expressionfeatureextractionbaseonmonogeniclocalbinarypattern,andappliesittodetectmicro-express

3、ioninstaticimagesanddynamicimagesequences.Themainworkisasfollows:(1)Faciallandmarklocation.Asthecomputationinparameterizedappearancemodels(e.g.,ActiveAppearanceModel)isexpensiveandcomplexity,thispaperpresentsthesuperviseddescentmethod(SDM).SDMextractfeaturesbylearningthedescentdirecti

4、onsofthesequencesinasupervisedmanner,whichreducesthecalculation..(2)Thispaperpresentsthemonogenicbinarypattern(MBP)formicro-expressionfeatureextraction.Thismethodusesfewerconvolutionstoextractmorecompactfeaturevectors,whichreducestimeandspacecomplexity.Dynamicfeaturecanrepresentmoreco

5、mprehensiveinformationofmicro-expression,soMBPisexpandedtothreeorthogonalplanesMBPtoclassifybetter.(3)Asprobabilitystatisticsmodels,HiddenMarkovModelshasbeenappliedinspeechrecognitionandfacialexpressionrecognitionsuccessfully.AmethodbasedontheHiddenMarkovModelsispresentedherewhichgain

6、saHMMforeachmicro-expression.TheexperimentssimulatebyMATLAB.Therearetwomicro-expressionimagedatabasesusedintheexperiments,CASMEandSMIC.ExperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasbetterperformancethanGaborandreducethecomplexityintimeandspace.KEYWORDS:micro-expression,superviseddesc

7、entmethod,monogenicsignal,MBP,HiddenMarkovModelsII目录第一章绪论......................................................................................................................-1-1.1课题研究背景与意义...............................................................................................

8、..-1-

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