3O序列微表情识别网络

无需关键帧标注

用起始-出现-结束三帧的动态序列结构表示微表情，省去精确关键帧定位步骤，并借助排序学习校准帧间情感表达强度，使模型能可靠地学到更具判别力的特征。

Zhu, Jie · 宗源 · Shi, Jingang · 芦诚 · 常宏利 · 郑文明

IEEE Transactions on Affective Computing 2025

技术优势

不需要关键帧标注

发生帧从原始序列中随机抽取，无需准确的帧定位方法，省去手工标注关键帧的步骤。

放大微弱情感表达差异

通过学习排序校准3O表示的情感表达强度，隐式增强微表情的可见性，从而可靠学到更具判别力的特征。

应用场景

• 情感计算：为情感计算系统提供更可靠的微表情识别能力。
• 心理状态监测：无需关键帧标注，便于在心理监测中部署。
• 非接触式生理测量：从视频序列中提取微表情，实现非接触式情感测量。
• 人机交互：提升机器人对细微面部表情的识别能力。