姿势识别源代码matlab-STSTNet:浅三流三维CNN

姿势识别源代码matlab STSTNet（浅三流三维CNN） 浅层网络旨在提取高级特征（即光流引导特征）以对三种情感类别（正，负和惊奇）执行面部微表情识别。 微表达式示例： SAMM（006_006_1_2），中芯国际（s03_s03_po_11），CASME II（sub11_EP15_04f） STSTNet是一个两层神经网络，能够从每个视频的起始帧和顶点帧计算出的三个光流特征（水平光流图像，垂直光流图像和光学应变）中学习特征。 请在以下位置找到本实验采用的光流源代码 获得的识别结果是： 数据库包括CASME II（145个视频），SMIC（164个视频）和SAMM（133个视频）。 “完整”是3个数据库的综合数据库（442个视频）。 该软件使用Matlab 2018b编写和测试，需要工具箱： 深度学习工具箱 并行计算工具箱 计算机视觉系统工具箱 这些文件包括： main.m：训练和测试STSTNet的脚本（您可以修改输入数据，历元数，小批量大小和学习率） STSTNet.mat：STSTNet体系结构设计 video442subName.txt：主题名称列表，用于验证留一法制交