基于持续时空注意力网络的人脸微表情识别

人脸微表情具有持续时间短，运动幅度小，只发生在面部局部区域的特点，给微表情的准确识别带来了极大的挑战。针对上述问题，提出一种基于持续时空注意力网络(Continuous Spatiotemporal Attention Network, CSTN)的人脸微表情识别算法。该算法由主、副两个通道组成，主通道为持续时空注意力模块，副通道为位置校准模块。首先主通道进行离散采样，等间隔抽取原始视频帧组成一个新的视频序列，利用帧间差分法提取各帧之间的运动差异，再将其输入到持续时空网络，提取面部肌肉运动的时空特征；其次利用副通道提取的面部位置信息对主通道信息进行位置校准，最后将融合信息输入到Softmax分类器对微表情进行分类。实验表明在3个公开微表情数据集CASMEⅡ,SAMM,MMEW上该算法识别的平均准确度分别达到了89.96%,86.73%,89.76%,优于现有其他算法。