CapsuleNet用于微表达识别
描述
这是用于微表情识别的CapsuleNet论文的源代码，该论文加入了第二次面部微表情识别任务的微表情大挑战。 如果您认为此代码有用，请按如下方式引用我们的论文：
# Bibtex
@INPROCEEDINGS{Quang2019Capsulenet,
author={N. V. {Quang} and J. {Chun} and T. {Tokuyama}},
booktitle={2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition (FG 2019)},
title={CapsuleNet for Micro-Expression Recognition},
year={2019},
volume={},
nu
2021-09-17 15:53:03
98.26MB
1
面部微表情（ME）是引发隐藏某种真实情绪的短暂和不自主的快速面部表情。 标准的微表情持续时间在1/5到1/25之间，通常只发生在脸部的特定部位。 微表情的微妙和简洁是对肉眼的巨大挑战; 因此，近年来已经提出了很多工作来利用计算机视觉和机器学习算法来实现自动微表情式识别。
2021-06-01 22:44:25
3.62MB
1
Experimentation of deep learning on the subjects of micro-expression spotting and recognition.
2019-12-21 21:40:32
58.72MB
1