- 年份
- 2021(1)
- 核心收录
- 中国科学引文数据库(CSCD)(1)
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- 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)(1)
- 刊名
- 智能系统学报(1)
- 作者单位
- 南京晓庄学院(1)
- 广西师范大学(1)
- 语种
- 汉语(1)
- 关键词
- Apex帧(1)
- Focal Loss函数(1)
- ResNet18网络(1)
- 双注意力模型(1)
- 宏表情(1)
- 微表情识别(1)
- 深度学习(1)
- 迁移学习(1)
- 更多...
- 作者
- 徐玮(1)
- 杨种学(1)
- 郑豪(1)
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- 基于双注意力模型和迁移学习的Apex帧微表情识别北大核心CSCDCSTPCD摘要:微表情具有持续时间短、强度低的特点,其识别准确率普遍不高.针对该问题提出了一种改进的深度学习识别方法,该方法取微表情视频序列中的Apex帧,采用集成空间、通道双注意力模块的ResNetl8网络,引入Focal Loss函数解决微表情数据样本不平衡的问题,并将宏表情识别领域的先验知识迁移到微表情识别领域,以提高识别效果.在CASME Ⅱ微表情数据集上使用"留一交叉验证法"进行实验,结果表明本文方法相比一些现有的方法识别准确率及F1值更高.