【摘 要】
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微表情是一种难以隐藏的、短暂而细微的情绪变化,因此相比于宏表情,微表情更能体现人真实的心理活动,可作为测谎手段之一,用于海关安检、刑侦审问、商业谈判等领域。但微表情变化特征细微,常规预处理方法难以提取微表情的有效特征,导致识别精度较低。对此,本文研究了基于3D-CNN的微表情检测算法和基于VGG16-SE-TA-LSTM的微表情识别算法,提升了微表情的识别性能。首先,根据算法特点对实验数据采取合适
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微表情是一种难以隐藏的、短暂而细微的情绪变化,因此相比于宏表情,微表情更能体现人真实的心理活动,可作为测谎手段之一,用于海关安检、刑侦审问、商业谈判等领域。但微表情变化特征细微,常规预处理方法难以提取微表情的有效特征,导致识别精度较低。对此,本文研究了基于3D-CNN的微表情检测算法和基于VGG16-SE-TA-LSTM的微表情识别算法,提升了微表情的识别性能。首先,根据算法特点对实验数据采取合适的预处理方式。通过数据均衡与扩充,顶点帧定位,人脸裁剪和重点区域裁剪等操作完成预处理工作,使输入数据符合相应算法的需求。其次,针对微表情的检测问题,设计了基于3D-CNN的微表情检测模型。实验部分通过对比不同卷积核尺寸的模型的性能,选取最佳的检测模型,以实现微表情的检测功能。针对微表情变化快,难以提取视频特征的问题,本文提出了一种改进的VGG16-SE-TA-LSTM网络。使用改进的VGG16网络提取四个面部区域的特征,再结合LSTM的结构特性提取序列的时间特征,并引入两种注意力机制进一步强化网络。实验结果表明,VGG16-SE-TA-LSTM算法相较于CNN-LSTM算法有了显著改进,且优于目前较前沿的算法。证明提出的VGG16-SE-TA-LSTM可以有效提取微表情视频的特征信息,提升微表情的识别性能。最后基于以上的微表情检测算法与识别算法,搭建了一个基于微表情的旅客风险评估系统,并将该系统用于机场安检,分析旅客的风险等级,协助鉴别异常人员。
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