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【人机交互】论文解读-多级光流驱动注意力-微表情识别
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面部表情是人类情感交流的重要组成部分,而微表情(MEs)作为短暂且难以察觉的非言语信号,有潜力揭示真实的人类情感。然而,微妙的运动变化、有限且不平衡的样本使得微表情识别(MER)具有挑战性。在本文中,我们设计了一个新颖的双分支学习框架,用于微表情识别的多级流驱动注意(MFDAN),该框架创新性地整合了光流先验来指导图像编码分支中的注意力学习,使模型能够专注于微妙运动模式最具辨识力的面部区域。首先,我们通过光流编码模块提取光流信息。然后,在图像编码模块中,我们构建了一个包含光流驱动注意力机制的Transformer结构,该结构能够根据光流的位置信息有效地定位图像中微表情的兴趣区域,以捕捉更敏感和细粒度的微表情。通过将先验知识与数据学习相结合,并引入Dropkey操作和Focal Loss,我们的方法能够处理小的不平衡数据集上的微妙微表情特征。通过在三个独立数据集和一个复合数据库上的广泛实验,包括SMIC-HS、SAMM和CASME II,以及稳健的留一法(LOSO)评估结果表明,我们的方法在复合数据库上尤其优于最先进的方法。 DOI: 10.1109/TCSVT.2024.3437481
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