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【双洁+救赎+甜宠+5岁年龄差+先婚后爱】 「娇软乖巧的小白兔VS人前狠戾阎王，人后黏人大灰狼」 祝尤颜在祝家当了20年透明人，而她“异卵同胞”妹妹却是众星捧月的小公主。 20岁生日那天，父母笑着递来的晚礼服，不过是把她包装成待价而沽的“商品”，送给一个油腻猥琐的老男人。 绝望之际，她一脚踹向对方命根子，仓皇逃窜时，却撞进一个冷峻男人的怀里。 —— 祁霁野，25岁，祁氏集团总裁，祁氏家族掌权人，商界闻风丧胆的“冷面阎王”。 他矜贵冷戾，手段狠辣，无数名媛女星趋之若鹜，皆被拒绝，外界都以为他不近女色。 殊不知，他寻找一个小女孩很多年了。 当祝尤颜跌进他怀里，他瞬间认出了她。 “先生，求求你，救救我……” 既如此，他便出手相救，只是他要她与他结婚，此后余生她只能爱他一人。 此后，冷面阎王化身偏执宠妻狂魔，将她捧在掌心娇养，给予她无尽宠爱。 祝家父母知晓后跪地求饶，妹妹更是嫉妒到发狂，而曾经被弃如敝履的她，成为了人人艳羡的祁太太。 …… （注：女主乖巧娇软，性格敏感，缺乏安全感，爱掉眼泪，男主是她的救赎，女主也是男主的光。若介意以上任何一点请慎入。）

夜挽澜新书《绝色美人年代文甜宠日常》已开～】 司扶倾一睁眼，不仅被夺了气运，人人还让她滚出娱乐圈。

1v1，双洁，甜宠）西凉威远王府。 虎头虎脑、年仅5岁的小王爷萧沫希见自家娘亲又扔下他跑到田野去了，包子脸皱得都鼓了起来。 小王爷哀怨的看了一眼身边的爹爹，老气横秋道：“父王，你当初怎么就看上了我那没事就喜欢往外跑的娘亲呢？” 萧烨阳斜了一眼自家人小鬼大的儿子，随即做出思考状。 是呀，他怎么就喜欢上了那个女人呢？ 沉默半晌...“谁知道呢，脑子被门夹了吧！” 同命相怜的父子两对视了一眼，同时发出了一声无奈叹息。 摊上一个不着家的女人，怎么办？ 自己的王妃（娘亲），只能宠着呗！ …… 身怀空间穿越古代的稻花，只想安安稳稳的在田野间过完这辈子，谁知竟有个当县令的父亲，于是被迫从乡下进了城！ 城里的事多呀，为了在家有话语权，稻花买庄子、种花卉、种药材，培育产量高、质量好的粮种，愣是辅助当了九年县令的老爹一步步高升，让寒门出身的颜家挤进了京城圈子！ 这是一个寒门嫡女辅助家族兴旺繁盛的奋斗故事，也是一个相互成就、相伴成长的甜蜜爱情故事！ 男主:在外人面前是桀骜的小王爷、霸道的威远王，在女主面前，是怂怂的柔情郎。 女主:事事人间清醒，暖心又自强！

基于人类注意机制的微表情检测方法 作者： 李婧婷 1 东子朝 1 刘烨 1,2 王甦菁 1,2 庄东哲 3 作者单位： 1. 中国科学院行为科学重点实验室, 北京 100101 2. 中国科学院大学心理学系, 北京 100039 3. 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室, 北京 100038 提交时间： 2023-03-28 摘要: 微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作, 揭示了个体的真实情绪, 可以被广泛地应用于谎言识别等领域。而微表情检测的研究受到小样本问题的限制。针对该问题, 本文结合计算机视觉技术与认知心理学实验方法进行探索。首先, 结合眼动技术和呈现-判断范式与阈下情绪启动效应的行为实验范式, 考察微表情识别中选择注意分配的认知机制, 细化人类识别微表情时的特征兴趣区域。其次, 结合人类注意机制, 提出基于自监督学习的多模态微表情检测方法。通过理论和关键技术的突破, 为真实场景下微表情检测的应用奠定基础。 Abstract: Micro-expressions are facial movements that are extremely short and not easily perceived, often generated under high pressure. Micro-expressions can reveal the individual's hidden real emotions and are important non-verbal communication clues, widely used in lies detection and other fields. Due to the difficulty of eliciting, collecting, and labeling micro-expression samples, micro-expression-related research becomes a typical small-sample-size (SSS) problem. In order to enlighten the application of micro-expression analysis technology in complex real-life scenarios such as national security and clinical consultation, this study focuses on the SSS problem and proposes a micro-expression spotting method based on human attention mechanism with multi-branching self-supervised learning through the intersection of computer and psychology. First, this study conducts an exploration related to attentional resources based on the cognitive mechanisms of psychological micro-expressions. A behavioral-experimental paradigm combining eye-movement techniques and a presentation-judgment paradigm with subthreshold emotion priming effects was used to examine the cognitive mechanisms of selective attention allocation in micro-expression recognition and to refine the distinct regions of interest in human recognition of micro-expressions. Thus, the model is effectively and directly enabled to acquire important micro-expression features from the input information. Then the relevant attention modules are further generated from multi-dimensions (time domain, spatial domain, and channel domain) by the deep learning network to improve the performance of the network in extracting micro-expression features with the limited sample size. Second, this study proposes a multi-branching self-supervised learning method based on the human attention mechanism for micro-expression spotting. Training in many unlabeled video samples for the pre-text tasks enables the model to extract features from regions of interest of micro-expressions, including structural and detail features and video dynamic change patterns. Thus, the limitation caused by the SSS problem could be avoided. Finally, the current data released for micro-expressions are video samples and do not include the corresponding depth information. This study will carry out a depth information-based micro-expression spotting method based on the first micro-expression database that includes image depth information being created by our research team. It enables self-supervised learning to learn the corresponding action patterns from the geometric information of the scene. This research will achieve theoretical and technological breakthroughs in the field of automatic micro-expression spotting, improve the accuracy and reliability, and lay the foundation for the application of micro-expression spotting in realistic and complex scenarios. Second, it can achieve the data augmentation of micro-expression samples by mining micro-expression clips in unlabeled videos. Thus, the micro-expression small sample problem could be solved, and the performance improvement of traditional supervised micro-expression spotting methods could be improved. 微表情检测 小样本问题 人类注意机制 自监督学习 深度信息 期刊： 心理科学进展 分类： 心理学 >> 社会心理学 引用： ChinaXiv:202303.09790 (或此版本 ChinaXiv:202303.09790V1 ) DOI:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09790.V1 推荐引用方式： 李婧婷,东子朝,刘烨,王甦菁,庄东哲.(2023).基于人类注意机制的微表情检测方法.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 版本历史 [V1] 2023-03-28 00:13:43 ChinaXiv:202303.09790V1 下载全文

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