التعرف على التعبيرات الدقيقة باستخدام آلية انتباه متعددة تستند إلى اللون وتدفق الضوء
摘要
نظرًا لعدم قدرة طريقة تدفق الضوء على الاستفادة الكاملة من معلومات لون الوجه في التعبيرات الدقيقة، مما يؤدي إلى انخفاض دقة التعرف، يقترح هذا البحث طريقة شبكة ثنائية التدفق متعددة الانتباه تستند إلى اللون وتدفق الضوء. أولاً، يجري استخراج الخصائص الفيزيولوجية العاطفية للوجه بشكل أولي في شكل خريطة فرق الألوان CIE Luv، لتعويض تفرد وقيود خصائص تدفق الضوء في التعبيرات الدقيقة؛ ثم يتم دمج وحدة PAM ووحدة ECA بشكل متوازي للحصول على وحدة انتباه خفيفة الوزن، لاستخراج الخصائص الرئيسية المكانية والقنوية؛ وأخيرًا، يتم تصميم آلية انتباه متقاطعة للحصول على خصائص مختلطة من اللون وتدفق الضوء، ودمجها مع الخصائص الرئيسية المكانية والقنوية للاستخدام في التصنيف. تم تقييم النموذج باستخدام طريقة التحقق المتقاطع مع ترك واحد في التجارب. حقق النموذج دقة ونقاط F1 بلغت 69.18٪ و67.04٪ على مجموعة بيانات SAMM، و72.38٪ و70.85٪ على مجموعة بيانات CASME II. تفوق نتائج التجارب على الخوارزميات السائدة الحالية، مما يؤكد فعالية النموذج والوحدات في التعرف على التعبيرات الدقيقة.
关键词
رؤية حاسوبية;التعرف على التعبيرات الدقيقة;CIE Luv;خصائص اللون;خصائص تدفق الضوء;شبكة ثنائية التدفق
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website