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多模态潜在情绪识别：微表情与生理信号
提出了一种结合多模态数据的新型多模态学习框架，旨在提高潜在情绪识别准确度，包括一维可分离和可混合的深度入手网络、标准化的正态分布加权特征融合方法以及深度 / 生理引导的注意力模块。实验结果表明，该方法优于基准方法，其中加权融合方法和引导注意
PDF10 months ago
基于 Transformer 的多尺度多模态微表情识别算法
本文提出了一种基于 Transformer 网络的多模态多尺度算法，通过微表情的运动和纹理两种特征完全学习微表情的局部多粒度特征，实现了不同尺度脸部局部区域特征的提取并在三个自然数据集上进行了综合实验。结果表明，该算法在单个测量 SMIC
PDFa year ago
SMA-STN: 分段运动关注的时空网络用于微表情识别
本篇论文提出动态分段稀疏成像模块（DSSI）和分段运动关注空间时间网络（SMA-STN）来处理微表情识别（MER）问题，通过计算局部 - 全局的时空描述符来捕捉微小运动变化，利用空 - 时运动关注模块（STMA）来捕捉面部表情的远程空间关系
PDF4 years ago
基于图卷积网络的微表情关系建模与识别（MER-GCN）
本研究提出了一种新的端到端 AU 导向的图分类网络，使用深度学习技术和 GCN 层探测 AUs 之间的依赖关系，以识别微表情，实验结果表明我们的方法优于 CNN-based。
PDF4 years ago