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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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[日常][主线][多女主][中二病] 新人作者，我只能说到后面文笔会好些。 村里人刷到不看高招保底 本书又名《绝区零：在新艾利都诠释何为神》 吾乃宇智波斑。 一场偶遇，让忆宇来到了新艾利都。 开局便抽到了宇智波全家桶，天碍震星，大须佐，大木人…… “我没有理由喜欢你，也没有理由被你喜欢。” 忆宇：奇怪了，我好像不是魅魔吧？怎么她们都好像喜欢我… …… 多少年后。 那天，他站在零号空洞中，透过手中的叶子看向新艾利都。 “为了你们，我可以与整个世界为敌…” “从现在开始，我宣布。” “第一次新艾利都大战，开战！”

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明媚娇纵大美人VS野性桀骜大猫猫】【萌系小甜饼，撸猫、萌宠团队种田治愈轻松向！】…【春可期，山河无恙，世界皆安！姐妹们，这次我要去“喀纳斯”观琼林雪树，赏碧湖蓝天啦！】在朋友圈里发完这条通报，陆瑶满心欢喜的出发了！于是，她一头扎进了遍地毛茸茸的远古大陆。这里食物短缺、瘟疫横行、氏族部落争斗不息，充斥着残忍杀戮。生于家的美人温婉浅笑，带着萌兽小伙伴，建部落、筑城墙、设医馆，种下万亩良田，在不知不觉

苏晚晴穿越成跟自己同名同姓的年轻妈妈并且绑定扮演系统，得到了扮演镜流的模板。 白天她是温柔的妈妈，晚上她是高冷剑仙。 随着这个世界的异兽出现，她既要隐藏系统秘密保护女儿，又要以镜流的身份对抗异兽、揭开阴谋，在家庭与责任之间寻找平衡。 后续苏晚晴解锁多种技能和武器，提升战斗力。

这是一部以当代方式续写《香初上舞同人兼续》的玄幻故事。 鄂西山区小城外一个拾荒少年易天行，从小身具异能，由最初的“破烂王”，逐渐转变为大学生、黑帮头子、玩火的妖怪，佛宗的护法…… 一步步走来，人间仙界任驰骋，妖魔佛陀即路人，诛仙斩妖，千回百折，最终竟成为佛尊的故事。

夏紫欣娇喝一声，眼睛瞪大，看着夏言，“快用《最后的诀别》啊