双视图对比学习模型

微表情识别更准

一种基于动作单元强度感知的多模态对比学习模型，能利用大量无监督样本进行预训练，在小样本微表情识别任务上性能优越。

Li, Jingting · Haoliang, Zhou · Yu, Qian · Dong, Zizhao · Wang, Su-Jing

Neurocomputing 2025

技术优势

小样本也能训

利用大量无标签数据做预训练，减少对人工标注的依赖，缓解微表情样本少的问题。

多模态互补

利用不同模态下动作单元的变化信息进行对比学习，增强特征判别力，提升识别准确性。

数据过滤更高效

通过实验确定人脸表情识别的最小强度阈值，滤除不包含微表情的无效样本。

应用场景

• 情绪识别系统：提升对真实情绪的检测能力，辅助测谎和心理评估。
• 智能监控：在监控视频中捕捉异常微表情，预警潜在安全威胁。
• 远程医疗诊断：辅助医生通过微表情识别疼痛、抑郁等状态，提高远程诊断准确率。