一种基于3D-CNN的微表情识别算法

摘要

cqvip:微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)的微表情识别算法。使用Keras作为网络框架,在3D-VGG-Block(3Dimension Visual Geometry Group Block,3D-VGG-Block)的基础上加入批量归一化算法以及丢弃法,提升网络深度与训练速度的同时有效地防止过拟合;针对数据集稀少的问题,采取随机设置起始帧的位置,提前设定每次读取帧序列的长度,循环操作,在将所有数据均遍历的同时,达到数据增广的目的。该算法在CASME II数据集上的识别率最高达68.85%,在识别率上有一定优势。