基于多任务中级特征个性化学习的微表情识别
刘振; 王甦菁; 李擎
刊名计算机工程与应用
2018
页码6
关键词微表情识别 个性化学习 中级特征
ISSN号1002-8331
其他题名Multi-task middle-level feature individualization learning for micro-expression recognition. Computer Engineering and Applications
产权排序2
文献子类期刊论文
英文摘要微表情是一种短暂的面部表情,揭示了一个人试图隐藏的真实情感。本文对现有的一种多任务中级特征学习方法进行了改进,提出了一种多任务中级特征个性化学习方法用于微表情识别。对于每个低级特征,计算类内k最近邻时,去除同一人的同类微表情;计算类间k最近邻时,保留同一人的不同类表情,并减小k值。采用个性化学习方法,生成具有更多判别信息的中级特征。在微表情数据集CASME2上的实验表明,所提出的方法具有更好的识别性能。
语种中文
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/29682]  
专题心理研究所_中国科学院行为科学重点实验室
作者单位1.北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
2.中国科学院心理研究所行为科学重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
刘振,王甦菁,李擎. 基于多任务中级特征个性化学习的微表情识别[J]. 计算机工程与应用,2018:6.
APA 刘振,王甦菁,&李擎.(2018).基于多任务中级特征个性化学习的微表情识别.计算机工程与应用,6.
MLA 刘振,et al."基于多任务中级特征个性化学习的微表情识别".计算机工程与应用 (2018):6.
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