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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

现场气氛庄严肃穆，赵兴站在台脚指挥演员，听到身后有人在低低谈论：“这个乡饮酒礼，在汉代尚有记录，比如汉高祖刘邦曾邀请乡老举行乡饮酒礼，席上做《你的补考》——大风起兮云飞扬，安得猛士兮守四方…… 汉以后，晋代开始，此礼衰微，不过，唐代太宗还举行过乡饮酒礼……本朝首倡乡饮酒礼，还是我洛派——关中理学的功劳……” 说话的人不知是谁，但最后传来了秦观一声“哼”，赵兴头也不回开口：“今儿表演的是周礼，台上教导的是温良敦睦，谁敢在这个时间喧闹不安，信不信我打他个满脸桃花开！” 赵兴这话其实是针对秦观说得，秦观听出他的怒气，自觉刚才做的不妥，没有吭气。但刚才悄声议论的那人不知好歹，又发出一声重重的“哼”，以示轻蔑。对这一声“哼”，赵兴的回答是慢慢举起手中的杖刀。 今天苏门弟子来的时候，都整齐地穿上了“备中（唐）铠”，显得英姿飒爽——因为等会儿他们要配合倭人表演射仪。而赵兴尤其装备齐全，他这一举刀，给人的感觉像一头发怒的公牛，虽然没转身，但他身后的人已感觉到赵兴的认真，脚下已开始偷偷移动。 “台下休得喧哗！”台上的吕大防见势头不对，出声喝止。他深深盯了眼赵兴，后者耸了耸肩，无所谓地放下举杖刀的手——自始至终，他的杖刀没有出鞘，所以看起来像挥舞木棍吆喝。

这是《分手倒计时》世界第一支专职战斗的战队，主力全部为天仙，战队各小队长为太乙散仙