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用于微表情识别的改进双流浅层卷积神经网络
1
作者
李昆仑
陈栋
+1 位作者
王珺
王怡辉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第6期1219-1226,共8页
在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像...
在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像,并且提出了一种改进双流浅层卷积神经网络(Enhanced Dual-stream Shallow Convolutional Neural Network,EDSSNet)用于微表情的识别.本文首先使用欧拉视频放大算法和TV-L1光流法对视频关键帧处理,提取图像的灰度特征和运动特征,然后用空洞卷积和注意力模块改进双流浅层卷积网络模型,提高网络提取有效特征的能力,最后将两种特征输入网络训练后进行分类.理论分析及在CASMEⅡ、SMIC-HS和SAMM微表情数据库上的实验结果均表明了改进模型的有效性.
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关键词
微表情识别
双流卷积神经网络
欧拉视频放大算法
TV-L1光流法
空洞卷积
注意力机制
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职称材料
题名
用于微表情识别的改进双流浅层卷积神经网络
1
作者
李昆仑
陈栋
王珺
王怡辉
机构
河北大学电子信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第6期1219-1226,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61672205)资助.
文摘
在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像,并且提出了一种改进双流浅层卷积神经网络(Enhanced Dual-stream Shallow Convolutional Neural Network,EDSSNet)用于微表情的识别.本文首先使用欧拉视频放大算法和TV-L1光流法对视频关键帧处理,提取图像的灰度特征和运动特征,然后用空洞卷积和注意力模块改进双流浅层卷积网络模型,提高网络提取有效特征的能力,最后将两种特征输入网络训练后进行分类.理论分析及在CASMEⅡ、SMIC-HS和SAMM微表情数据库上的实验结果均表明了改进模型的有效性.
关键词
微表情识别
双流卷积神经网络
欧拉视频放大算法
TV-L1光流法
空洞卷积
注意力机制
Keywords
micro-expression recognition
dual-stream convolutional neural network
euler video magnification algorithm
total variation-L1 optical flow method
atrous convolution
attention module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
用于微表情识别的改进双流浅层卷积神经网络
李昆仑
陈栋
王珺
王怡辉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
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