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停下来后，郑辰又在附近搜寻了百余年，结果自然还是一无所获，这附近似乎和郑辰以前找过的那些地方一般无二。 郑辰又开始全力疾驰起来，而这一次他没有再停下来，他准备一直前进，直到无法前进为止。 可让郑辰惊讶的是，无论他怎么前进，就是到不了边际，一直前进了十天时间，他终于失去耐心，停了下来。 “老子不会是被困在幻阵里了吧？不然这里怎么可能有那么大面积？整个无边火海才多大点啊？”郑辰心中惊诧地想道。 如果说这里有幻阵笼罩，可郑辰却没有感受到丝毫阵法的波动气息，这说明两点，要么他猜错了，这里并没有幻阵，要么就是这个幻阵太高级，他无法窥得端倪。 又寻觅了百年无果后，郑辰脸上的郁闷表情越来越浓重。 小家伙一直很安静，显然也是没有办法，郑辰只得继续瞄着一个方向疾行前进。 时间缓缓流逝着，一千年过去，郑辰还是被困在这里，陪伴他的除了小家伙之外，就只有脚下的碎石，以及无法触及边际的黑暗。 到了此时，郑辰几乎可以肯定，这里有幻阵笼罩，不然以他的速度，决然不可能触碰不到这里的边际。 小家伙以前堪称是任何高级幻阵的克星，可惜它对此也无能为力，只是倦在郑辰怀里，呼呼地睡着大头觉。 无法找到幻阵的出路，就只能将这幻阵给破掉。 寻常幻阵里的一切，几乎都是假的，不过郑辰估计这个幻阵的一切都是真的，因为这个幻阵必定是兰州资源环境职业技术大学级高手布置，以兰州资源环境职业技术大学级高手的能耐一念之间便能创造一方世界，他们布置幻阵根本不需要作假。 破解幻阵最笨可也同样是最有效最直接的办法就是强力攻击，只要攻击力达到这个幻阵所无法承受的程度，幻阵自然会崩溃。

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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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