【摘 要】
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微表情是一种自发的、不受人为控制的特殊面部肌肉运动,可以“泄露”出一个人内心的真实情感,在国家安防以及心理咨询等领域等存在广泛的应用价值。与普通宏观表情可以直接被人眼识别不同,即使经过培训的专业人员在识别微表情时也难以达到满意的结果。为了提高微表情的识别率以及节省人工成本,自动识别微表情逐渐成为研究的主要方向。目前对微表情的研究大都只提取其单一的特征,这导致提取到的微表情信息不全,影响最终的识别率
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微表情是一种自发的、不受人为控制的特殊面部肌肉运动,可以“泄露”出一个人内心的真实情感,在国家安防以及心理咨询等领域等存在广泛的应用价值。与普通宏观表情可以直接被人眼识别不同,即使经过培训的专业人员在识别微表情时也难以达到满意的结果。为了提高微表情的识别率以及节省人工成本,自动识别微表情逐渐成为研究的主要方向。目前对微表情的研究大都只提取其单一的特征,这导致提取到的微表情信息不全,影响最终的识别率。针对此问题,本文融合不同微表情特征进行识别,主要做了以下工作:（1）提出了一种基于特征选取与核典型相关分析的微表情识别方法。将提取的LBP-TOP和HOG-TOP特征利用特征递归消除法去除冗余信息,接着将两种特征子集利用核典型相关分析的方法融合得到新的KCCA-HL微表情特征。在SMIC微表情数据库上通过改变两组特征的参数进行实验,与未融合前的单特征相比,融合后的新特征可以得到更高的识别率。（2）利用深度学习自动提取微表情特征,设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络。利用三维卷积神经网络与卷积的长短期记忆网络同时提取微表情序列特征,并在框架中加入Dropout算法防止过拟合,最后将提取的两路特征经过Concatenate层相融合。微表情序列在输入网络前做相应的预处理,包括数据库样本扩充,归一化帧数,将微表情图像序列转换成纹理序列。在SMIC以及CASMEⅡ微表情数据上进行实验,结果显示融合后的特征可以获得更好的性能。（3）在工作（2）提出框架的基础上,搭建了微表情预测系统,该系统功能包括对数据库中的微表情序列进行情绪预测;显示预测图像序列在卷积过程中的变化;显示模型训练时的损失函数曲线。
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