文献类型：期刊文章

作　　者：马崟桓[1] 黄树成[1] 李明星[2]

MA Yinhuan;HUANG Shucheng;LI Mingxing(College of Computer,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003;School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University Jingjiang College,Zhenjiang 212003)

机构地区：[1]江苏科技大学计算机学院,镇江212003 [2]江苏大学京江学院电气信息工程学院,镇江212003

出　　处：《计算机与数字工程》

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:61772244)资助。

年　　份：2024

卷　　号：52

期　　号：6

起止页码：1617-1621

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：微表情存在时间短、强度弱等固有特性,目前微表情自动检测仍然存在较大的困难。为了提升微表情检测的效果,论文提出一种基于滑动窗口和时空特征的微表情检测算法:首先使用滑动窗口技术将一段微表情视频分割成若干个滑动窗口,然后在每个滑动窗口中提取时空特征,并和微表情SP模式匹配得到单个窗口的检测结果,最后融合所有滑动窗口的检测结果。该算法在CAS(ME)2和SAMM数据集上进行了实验,并与2020年微表情挑战赛(MEGC 2020)的基线结果进行了对比,结果显示,在CAS(ME)2和SAMM数据集上该算法比基线算法在微表情检测上分别提升了4.7%、9.7%,在整体上分别提升了9.9%、5.7%,验证了该算法的有效性。

关 键 词：微表情检测  滑动窗口  时空特征  

分 类 号：TP391.41]