菜鸡读论文Recognizing Spontaneous Micro-Expression Using a Three-Stream Convolutional Neural Network

Posted 2022-12-02 猫头丁

Recognizing Spontaneous Micro-Expression Using a Three-Stream Convolutional Neural Network

大家好呀！
又到了一周一次的《菜鸡读论文》时间啦！先来个酷炫小叮当作为我们的开场，代表我们菜鸡不屈不挠，坚持不懈，不撞南墙心不死，不跳黄河不回头的无畏精神。谁说，菜鸡没有春天，谁说菜鸡看不懂论文！如果说我们看不懂，那一定是论文不够简单！没错！作为菜鸡，我们要反其道而行之，成为读论文界的一股清流。

哈哈，开玩笑哈哈，下一秒，端正态度！昨天我正在和往常一样，开始准备自己今天要讲的两篇论文（没错！笔者现在已经开始了极限看论文的状态，非前一天不看论文）但是没想到！室友竟然在下午三四点就开始和男朋友连麦，谁懂啊！一整个emo住了！心情复杂！
言归正传，让我们来看看今天要读的论文

在本文中，我们提出了一个三流的卷积神经网络（TSCNN）通过学习ME视频的三个关键帧中的ME识别特征来识别MEs。我们设计了一个动态时间流、静态空间流和局部空间流 的模块，分别尝试学习和整合ME视频中的时间和整个面部区域和面部局部区域线索，达到最终识别MEs的目的。此外， 为了使TSCNN在不使用顶点帧的索引值的情况下识别TSCNN，我们设计了一种可靠的顶点帧检测算法。
首先让我们先看一下网络架构，有一个大体的了解，接下来将分别基于顶点帧检测算法和三个不同的输入流进行介绍。

IDENTIFYING APEX FRAME（识别顶点帧）

如上图所示，为了消除头部姿势的影响，首先对齐面部区域。使用 an ensemble of regression trees回归树集合（ERT）定位68个面部地标
接下里选取两个内眼角坐标（x1，y1）、（x2，y2）计算旋转矩阵R，公式如下：

面部对齐之后，基于两个内眼角和鼻脊点将面部区域划分为6*6也就是36个块，参照上上图FIGURE3。
对于输入视频的每一帧，我们计算了每帧所对应的36个块中使用P=8和R=3的UP-LBP直方图。这样，每个帧将会对应36个10维的向量。
定义，第i帧和第j帧之间的特征差FD值为：
（注意，这里有一个参数λ，作者在实验部分对这个参数的不同取值进行了试验，等会儿可以看到结果）

其中，Hi,k和Hj,k的i和j代表第i和第j帧，k代表对帧分块后的第k块的UP-LBP直方图。计算起始帧和偏移帧的平均直方图，与之特征差最大的即为顶点帧。如下图所示：

弱弱的说，个人感觉这个图不是那么直观，0~N-1代表的是一个视频序列中的N帧，下面是每个块对应的UP-LBP直方图。

三个不同的输入流

在本文中，我们提出的时空特征包括static-spatial（空间静态）、local-spatial（局部空间）和temporal components（时间成分）
1、STATIC-SPATIAL
将顶点帧中整个人脸的灰度图像作为TSCNN中静态空间识别流的输入，它被裁剪到4848像素、最后，静态空间从面部提取的特征通过全连接层与TSCNN网络其他两个识别流中的另外两个特征向量融合在一起。
2、LOCAL-SPATIAL
使用多种大小的空间网格nn|22，33，44将顶点帧的灰度图像划分为几个面部块，然后叠加得到一个面部块序列作为TSCNN中局部空间流CNN的输入。每个块的大小为4848像素。（作者在实验部分对不同的划分进行了测试，3*3划分的效果最好）
3、TEMPORAL COMPONENTS
起始帧、顶点帧、偏移帧中间的光流，下面我们来具体看一下：
如下图所示，Fonset、Fapex和Foffset分别表示ME视频中的起始帧、顶点帧和偏移帧。通过公式可以得到两组光流场（Fonset和Fapex之间、Fapex和Foffset之间，水平方向和垂直方向）。


这两组光流场可以完全代表微表情运动从开始到峰值，然后从峰值到终止的过程。

到这里，我们已经看完了三个都不同的输入流都是什么了，让我们看一看整个网络的架构图，来对三个输入有更好的理解。
这三个不同的输入分别用三个不同的符号带代表，如图所示，T代表的就是两组光流场大小都是4848，S代表的顶点帧，也是缩放到4848，L代表的是被分割成nn块的顶点帧，每个块的大小都是4848，作者还给出了整个网络的详细参数，让我们一起看一下：

接下来，就是实验部分，因为图太多了，就不全放上来了，大家可以自己去论文上的该部分去看。
这个是不同块大小切割方式和L、S、T三个模块的使用与否对实验结果的影响。

这个是不同λ的取值，对实验结果的影响