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- 基于双注意力CrossViT的微表情识别方法CSTPCD
- 基于差分定位与光流特征提取的微表情识别北大核心CSTPCD
- 基于双路特征和混合注意力的微表情识别
- 基于双支路核化群稀疏学习的微表情识别CSTPCD
- 基于ACNN和Bi-LSTM的微表情识别
- 基于差分能量图和CGBP的微表情识别北大核心CSCDCSTPCD摘要:微表情是一种不能自主控制和伪装的面部表情,其与诚信度的关系密切,具有持续时间短且难以识别的特征.为提高计算机自动识别微表情的准确性,提出一种基于差分能量图和中心化Gabor二值模式(centralizedGabor binary patterns,CGBP)的微表情识别方法.该方法首先利用差分法计算微表情序列的能量得到差分能量图,获得人脸面部肌肉相位的变化;其次将Gabor与中心二值模式CBP相结合,得到CGBP算子对能量图进行…查看全部>>
- 一种基于Radon变换的微表情识别算法北大核心CSTPCD
- 一种基于CNN与LSTM结合的微表情识别算法北大核心CSTPCD
- 可解释时空卷积网络的微表情识别应用
- 微表情识别能力与工作记忆的关系摘要:目的:已有研究证明微表情与人的认知能力存在相关关系,本研究假设微表情识别能力与工作记忆存在相关,并对大学生群体展开研究,验证这一假设.方法:使用微表情训练工具METT和e-prime制作的工作记忆测试程序对大学生的微表情识别能力和工作记忆进行实验.结果:微表情识别能力和工作记忆广度相关系数r=0.312**,显著性p=0.004.结论:大学生群体的微表情识别能力与工作记忆广度之间存在中等相关.未来可探究微表情识别训练能否提升工作记忆,…查看全部>>