基于多尺度时空特征神经网络的微表情识别方法

摘要

本申请涉及基于多尺度时空特征神经网络的微表情识别方法，可以从微表情视频帧中学习到微表情的空间域与时间域的特征，将两者特征结合形成更加鲁棒的微表情特征。同时针对微表情发生在面部局部区域，将微表情产生的活跃的局部地区与全局区域相结合用于微表情识别。解决了微表情连续帧之间特征提取不足，以及微表情在局部区域较为活跃的问题。本发明对自发式微表情的准确率，相比于其它方法，具有一定的优势，78.7%的准确率充分说明本发明对微表情的识别取得良好的成效。