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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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（种田+萌宝+双结+日久生情+独宠+扮猪吃老虎） 沈沐瑶穿越了，一睁眼就是两个豆芽菜一样的孩子，还有一个半植物人的相公。 一贫如洗的家，要啥啥没有，沈沐瑶只能打起精神，靠山吃山，想尽一切办法，改善生活。 日久相处，却发现婆婆对自己的小家态度完全不一样。 后来才知道相公不是婆婆亲生的，那两豆芽菜也不是原主亲生的。 天塌了，原来她不知不觉中就当了后娘，还是个恶毒后娘。 更恐怖的是，那半植物人相公，不是没意识的，他能听到沈沐瑶经常絮叨他的话。 醒来之后的第一句：“娘子，为夫已经被你看光光了，你得负责一辈子，是你强要了我，不能那样狠心扔下我。” 沈沐瑶：不作死就不会死，要完了呀！ 再之后，弱不禁风的相公，最喜欢的便是扮猪吃老虎，只让沈沐瑶觉得自己掉进了狼窝。 两豆芽菜终于见到亲生父母，没曾想竟是京都城大佬。 沈沐瑶还没反应过来，发现自己的便宜相公，也是个大佬。 背靠大树好乘凉，往后是不是能躺平了？？ 再后来，局势动荡，民不聊生，沈沐瑶终于知道自己来到这的使命。 揭竿而起，谁不服气打到他服气。

阴差阳错，夏飞服用了一瓶没有商标，没有日期，没有说明，没有产地的四无基因优化液。我们的故事就从这里开始...

【全书已百万字】【军旅+不受气+无系统】 林天，大四毕业后全国巡玩，可谁能想到一次意外，直接把自己卡树上了！呼救半天没等来救援队，倒是等来了一群荷枪实弹的解放军。 “救命啊！我快冻成冰棍了！” “救你可以，考虑当兵不？” “我愿意为祖国献身！” 结果一进部队，才发现这地方的水，深不见底！ 我很强别人也不差，从挨人训到训别人，从小列兵到高级军官，林天的军旅生涯连过得那叫一个跌宕起伏。 除去训练的苦，中间的甜是一点儿都不说啊。 非传统兵王文，主要还是写日常军旅生活。 该有的都会有，主角乐天派，爽文不爽文放一边，绝对不能亏了自己！

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【夺舍+觉醒+老版第二部重生+宫斗+江湖＋永燕】 小燕子被夺舍后只能以灵魂状态跟在所有人身边， 就在她以为所有一切都会这样结束的时候， 忽然一阵天旋地转，她居然觉醒了， 不仅夺回了自己的身体，还重新回到了被夺舍的半年后， 真实的她聪明机灵，有勇有谋，面对危险她巧妙化解， 然而欣喜之余她猛然发现， 那个夺舍的灵魂并没有离开， 而是虎视眈眈地盯着自己准备重新夺舍。 这一次， 自由，爱情，亲情，还有躲在暗处的敌人， 她会怎么做？！

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穿成炮灰的我竟然是个万人迷是(相清洛)新书,这是一个现代人回到古代，回到一个完全没有任何超凡的真实世界，靠着将一切数据属性化的异能，慢慢崛起的故事。 精彩尽在穿成炮灰的我竟然是个万人迷