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CASME II: an improved spontaneous micro-expression database and the baseline evaluation
CASME II: an improved spontaneous micro-expression database and the baseline evaluation
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新的合成数据集 EquiME 促进了微表情识别研究
研究人员开发了 EquiME，这是一个用于微表情识别的新型合成数据集，解决了现有数据集在规模和人口统计覆盖范围等方面的局限性。该数据集包含使用 AU 引导的图像到视频管道生成的 75,000 个视频，涵盖了五个目标情绪和自动推断的元数据。评估表明，在 EquiME 上训练的模型在 SAMM 和 CASME II 等既有数据集上取得了有竞争力的性能，证明了其作为微表情研究宝贵资源的潜力。
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新的STAG网络通过联合时空建模增强微表情识别能力
研究人员开发了一种新颖的时空网络STAG，旨在提高微表情识别的准确性。该方法通过联合建模运动流和自适应面部连接来解决现有方法的局限性，超越了顶点-起始帧和独立的时空处理。STAG利用基于幅度选择的光流提取和时域注意力，并结合了图注意力网络和Transformer编码器的双分支架构。双向交叉注意力模块用于精炼时空特征，而AU引导的动态连接则根据肌肉激活情况调整区域交互。