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微表情数据库的建立和微表情检测技术研究

王建超  
【摘要】:微表情是一种不受心理控制的面部表情,具有持续时间短暂、变化幅度微弱、动作区域较少等明显区别于宏表情的特点。当前微表情在国家安全、司法审讯、谎言测试等领域潜在的应用价值引起了人们极大的关注。随着计算机模式识别技术的发展微表情相关研究取得了很多成果,但作为研究基础的微表情数据库由于微表情捕捉困难、采集过程复杂、人工编码费时耗力和图像质量评价标准缺失等原因导致数据库样本数量不足,质量参差不齐,越来越无法满足微表情研究工作。同时由于微表情自动检测技术发展滞后,无法有效的辅助复杂的人工编码,在很大程度上也制约了微表情数据库建立工作的进一步发展。针对上述问题,本文深入分析了现有微表情数据库的特点,通过合理设置实验环境,改进实验方法等措施,建立了目前样本数量最大、种类齐全、图像分辨率较高的SDU微表情数据库;随后应用不同方法从不同角度对该数据库样本进行了质量评价;最后结合微表情的表达特点,提出两种微表情自动检测方法:基于特征点集群形变矢量的微表情检测法和基于感兴趣区域光流特征矢量的幅值和角度信息的微表情检测法。本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:第一,微表情数据库建立过程中,在微表情诱发素材选择和环境设置上获得了心理学博士的专业指导,实验器材选择视频质量各项指标相对优越的摄像器材,同时吸收心理学专业学生参与样本分析处理,最大限度地保证微表情样本的质量,最终建立了包含300个样本7种情绪类型的SDU微表情数据库。该数据库样本相对其他数据库具有分类全面、质量优良、数量最多的特点,可以为微表情检测和识别工作提供良好的实验素材。第二,针对当前微表情数据库建立标准缺失,样本质量参差不齐的现状,首次提出微表情数据库的质量评估方法。该方法包括主观评价法、客观评价法和提取特征值分析法,每种评价方法分别从分辨率、帧率和编码比特率等指标分析评价了 SDU微表情数据库质量。根据各种方法的评价结果初步得出微表情数据库质量与各指标相关性大小。第三,针对当前微表情数据库建立过程中人工编码耗时费力的现状,提出两种微表情自动检测方法,一种是基于回归树集合思想提取人脸68个特征点后将其划分到不同的特征群,通过设置合理的阈值分析对比特征群形变规律来检测微表情;一种是应用联合级联法对齐人脸并将人脸划分为几个不同感兴趣区域,统计各各感兴趣区域微表情光流特征矢量分布规律后设定阈值,再利用光流法提取样本各检测区光流特征矢量的幅值和角度信息,通过与阈值对比后检测是否发生微表情。最后两种检测方法在SDU微表情数据库和CASMEII微表情数据库上进行检测实验后均获得了良好的实验结果。


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