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摘要
人脸面部微表情是一种快速而微妙的变化动作，为了更好地提取到微表情的运动特征，提出一种基于差分图像序列的微表情特征提取算法，可以有效地提取到微表情帧序列与起始帧之间的运动特征。为了提高微表情识别的准确率，提出了一种融合通道注意力和空间注意力的混合注意力模型，该模型可以很好地提取到微表情的关键特征，并且减少无用特征对微表情情绪识别结果的影响。将微表情的光流特征和差分图像序列特征分为两路送入混合注意力机制模型中，对模型进行训练并得到最终的识别结果。在CASMEⅡ、SMIC(HS)、SAMM和MEGC2019数据集上的实验结果表明，使用双路特征比单一特征UAR和UF1均提升了2%以上，使用混合注意力机制比不使用注意力机制UAR和UF1均提升了10%以上。
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