基于持续时空注意力网络的人脸微表情识别 - 叶天祺; 曾张帆 (南昌大学学报（理科版）, 2023)
TP391.41; 人脸微表情具有持续时间短,运动幅度小,只发生在面部局部区域的特点,给微表情的准确识别带来了极大的挑战.针对上述问题,提出一种基于持续时空注意力网络(Continuous Spatiotemporal Attention Network,CSTN)的人脸微表情识别算法.该算法由主、副两个通道组成,主通道为持续时空注意力模块,副通道为位置校准模块.首先主通道进行离散采样,等间隔抽取原始视频帧组成一个新的视频序列,利用帧间差分法提取各帧之间的运动差异,再将其输入到持续时空网络,提取面部肌肉运动的时空特征;其次利用副通道提取的面部位置信息对主通道信息进行位置校准,最后将融合信息输入到Softmax分类器对微表情进行分类.实验表明在3个公开微表情数据集CASMEⅡ,SAMM,MMEW上该算法识别的平均准确度分别达到了89.96％,86.73％,89.76％,优于现有其他算法.