55、面部微表情检测与识别的挑战及方法

面部微表情检测与识别的挑战及方法

1. 微表情检测与识别面临的挑战

微表情具有持续时间短、强度低的特点，肉眼难以察觉，这给微表情的检测和识别带来了诸多挑战，主要包括以下几个方面：
- 难以察觉的细微动作 ：微表情的动作非常细微，研究人员提出了名为局部运动模式（LMP）的创新运动描述符，用于处理在提取面部运动信息时因面部特征（如皮肤反射、光滑度和弹性）引起的不规则性和噪声，提高微表情识别的准确性。此外，还使用了不同的形态学方法来检测微妙的面部运动。
- 不平衡的正常情况数据集 ：有一些公开可用的数据集，如CAS(ME)2、CASME、CASME II和SMIC等，这些数据集通常在光照均匀、无头部运动的受控环境中进行测试。因此，在典型情况下，使用这些数据集进行的成熟计算可能不合理，无法满足实际需求。
- 深度学习实现中的问题 ：在深度学习算法中，微表情的先进高级表示来自卷积神经网络（CNN）。然而，高级表示中的数据短缺严重限制了深度学习方法的能力。虽然提出了数据增强或迁移学习等方法来减少这一限制，但准确性仍然很低。因此，需要在高级方法中进行改进，以实现更好的无约束微表情识别准确性。

2. 微表情识别过程

微表情识别过程分为以下几个基本步骤：

graph LR
    A[预处理] --> B[人脸检测]
    A --> C[人脸配准]
    A --> D[运动放大]
    A --> E[时间归一化]
    B --&g