基于深度神经网络的微表情识别
微表情识别是近年来人工智能领域的一个热点话题。微表情是一种极为短暂的面部表情,当人们想要掩饰内心的真实情感时, 就会不自觉的流露出来。由于微表的情持续时间短,幅度小等特点,检测和识别微表情变得尤为困难。
基于传统图像识别方法的识别率低和预处理复杂等缺点,本文提出了一种基于深度神经网络的微表情识别方法。该深度神经网络由卷积神经网络(CNN)和长短时记忆型(LSTM)递归神经网络组合而成。CNN层负责提取微表的静态图像特征,LSTM层将提取到的卷积特征进行整合,而得到这些特征在时域上的信息,进而对这些信息进行分类训练。
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型,能够从图像中自动提取特征。 CNN通过三种方式来让网络所学习到的特征更具有鲁棒性:局部感受野、权值共享和降采样。局部感受野是指每一个卷积层的神经元只能和上一层的一部分神经元连接,而不是一般神经网络里所要求的全连接,这样每一个神经元能够感受到局部的视觉特征,然后在更高层将局部信息进行整合,进而得到整个图片的描述信息。
长短时记忆网络(LSTM)是一种递归神经网络(RNN),能够充分利用数据的上下文信息,在对序列的识别任务中表现优异。LSTM的主要组件包括细胞状态、隐藏状态和输出门三个部分,能够学习序列数据之间的长期依赖关系。
在CASIA 数据集下的实验结果表明,本文提出的方法对5类表情的识别率比传统方法高。该方法的优点是能够自动提取微表的特征,不需要人工干预,提高了微表情识别的准确性和效率。
微表情识别的应用前景十分广阔,在刑侦、医学、心理和国防等领域都有着广泛的应用前景。例如,在刑侦领域,微表情识别可以帮助侦探员更好地侦测犯罪嫌疑人的心理状态;在医学领域,微表情识别可以帮助医生更好地诊断和治疗心理疾病。
本文提出的基于深度神经网络的微表情识别方法,可以为微表情识别技术的发展提供新的思路和方法。