基于改進3D ResNet18的多模態(tài)微表情識別

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摘 要：針對微表情識別技術面臨的時間特征提取挑戰(zhàn)包括短暫性帶來的捕捉難題、時空信息融合的難點、數(shù)據(jù)稀疏性導致的過擬合問題、靜態(tài)特征提取方法的局限性、數(shù)據(jù)預處理對識別性能的影響，提出了一種基于改進3D ResNet的多模態(tài)微表情識別方法（IM3DR-MFER）。通過在傳統(tǒng)3D ResNet中融入了參數(shù)精簡策略和多尺度上下文感知融合策略改進3D ResNet18，在降低參數(shù)的同時提升對面部局部特征及其在廣泛上下文中的信息捕捉能力。（剩余17355字）