Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features

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Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features

哈喽,大家好,从今天开始更《菜鸡读论文》系列,因为我真的很菜,可以说是CV白的不能再白了,每天都在膜拜大佬,感觉别人和自己不在一个次元,听也听不懂,问也不知道问什么,所以就简单的开始吧。
这是一篇非常简单的论文,好像只有五页,如果有小伙伴和我一样,需要分享论文,但实在是水平有限的话,不妨和我一样,先选择这篇论文。而且非常幸运的是,这篇论文的作者,还发表了硕士论文,大家可以去看一下。
论文地址:Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features
硕士论文地址:基于光流特征的微表情检测识别方法研究
整个过程可以分为四个部分,【基于光流特征的实时面部表情检测算法】、【基于鼻尖区域光流特征的面部对齐方法】、【局部区域的光流特征提取方法】、【基于滑动窗口的波峰定位方法】

基于光流特征的实时面部表情检测算法

基于鼻尖区域光流特征的面部对齐方法

在实际应用中,头部可能会剧烈摇晃,鼻尖区域的运动远远大于局部面部肌肉的实际运动,不能满足光流法的条件。
为了解决这个问题,提出了一种基于改进的光流法的人脸对齐方法。根据鼻尖区域的光溜特征,多次调整切割框,以优化面部位置和切割框相对稳定。

切割框的左上坐标(xl,y1)和右下坐标(xr,yr)计算如下所示:


对于后续的帧:通常情况下,鼻尖区域不会随着表情而移动,因此,使用鼻尖区域的运动来表示受试者面部的运动。计算后续帧与参考帧之间的鼻尖区域的光流特征,生成光流矢量。
局部区域的实际运动d等于局部区域光流u减去鼻尖区域的光流v。

局部区域的光流特征提取方法



基于滑动窗口的波峰定位方法

实验结果

以上是关于Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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