Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Haphazard Cuboids Feature Extraction for Micro-Expression Recognition
Creators
- 1. Jiangsu University of Science and Technology
- 2. Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences
Description
Facial micro-expressions can reveal a person's actual mental state and emotions.Therefore, it has crucial applications in many fields, such as lie detection, clinical medicine, and defense security.However, conventional methods have extracted features on designed facial regions to recognize microexpressions, failing to effectively hit the micro-expression critical regions since micro-expressions are localized and asymmetric.Consequently, we propose the Haphazard Cuboids (HC) feature extraction method, which generates target regions by haphazard sampling technique and then extracts micro-expression spatio-temporal features.HC consists of two modules: spatial patches generation (SP G) and temporal segments generation (T SG).SP G is assigned to generate localized facial regions, and T SG is dedicated to generating temporal intervals.Through extensive experiments, we demonstrate the superiority of the proposed method.Afterward, we analyze two modules with conventional and deep-learning methods and find that they can significantly improve the performance of micro-expression recognition, respectively.Thereinto, we embed the SP G module into deep learning and experimentally demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed sampling method in comparison with state-of-the-art methods.Furthermore, we analyze the T SG module with the maximum overlapping interval (M OI) method and find its coherence with the maximum interval of the apex frame distribution in CASME II and SAMM.Therefore, analogous to the human face's region of interest (ROI), micro-expressions also inherit similar ROI in the temporal dimension, whose positions are highly relevant to the intensive moment, i.e., the apex frame.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يمكن للتعبيرات الدقيقة للوجه أن تكشف عن الحالة العقلية الفعلية للشخص وعواطفه. لذلك، لها تطبيقات حاسمة في العديد من المجالات، مثل الكشف عن الكذب والطب السريري والأمن الدفاعي. ومع ذلك، فقد استخرجت الطرق التقليدية ميزات على مناطق الوجه المصممة للتعرف على التعبيرات الدقيقة، وفشلت في ضرب المناطق الحرجة للتعبير الدقيق بشكل فعال لأن التعبيرات الدقيقة موضعية وغير متماثلة. وبالتالي، نقترح طريقة استخراج ميزة Haphazard Cuboids (HC)، والتي تولد المناطق المستهدفة عن طريق تقنية أخذ العينات العشوائية ثم تستخرج الميزات المكانية والزمانية للتعبير الدقيق. يتكون HC من وحدتين: توليد بقع مكانية (SP G) وتوليد الشرائح الزمنية (T SG). يتم تعيين SP G لتوليد مناطق الوجه الموضعية، وتكرس T SG لتوليد فترات زمنية. من خلال تجارب مكثفة، نظهر تفوق الطريقة المقترحة. بعد ذلك، نقوم بتحليل وحدتين مع طرق التعلم التقليدية والعميقة ونجد أنهما يمكن أن يحسنان بشكل كبير من أداء التعرف على التعبير الجزئي، على التوالي. هناك، نقوم بتضمين وحدة SP G في التعلم العميق ونثبت تجريبياً فعالية وتفوق طريقة أخذ العينات المقترحة لدينا مقارنة بأحدث الطرق. علاوة على ذلك، نقوم بتحليل وحدة TSG مع الحد الأقصى من الفاصل الزمني المتداخل (MOI) وتجد تماسكها مع الحد الأقصى من الفاصل الزمني لتوزيع إطار القمة في CASME II و SAMM. لذلك، على غرار منطقة اهتمام الوجه البشري (ROI)، ترث التعبيرات الدقيقة أيضًا عائد استثمار مشابه في البعد الزمني، حيث تكون مواضعها ذات صلة كبيرة باللحظة المكثفة، أي إطار القمة.Translated Description (French)
Les micro-expressions faciales peuvent révéler l'état mental et les émotions réels d'une personne. Par conséquent, elles ont des applications cruciales dans de nombreux domaines, tels que la détection des mensonges, la médecine clinique et la sécurité de la défense. Cependant, les méthodes conventionnelles ont extrait des caractéristiques sur des régions faciales conçues pour reconnaître les micro-expressions, ne parvenant pas à atteindre efficacement les régions critiques de la micro-expression car les micro-expressions sont localisées et asymétriques. Par conséquent, nous proposons la méthode d'extraction des caractéristiques des cuboïdes aléatoires (HC), qui génère des régions cibles par une technique d'échantillonnage aléatoire, puis extrait des caractéristiques spatio-temporelles de la micro-expression. Le HC se compose de deux modules : la génération de patchs spatiaux (SP G) et la génération de segments temporels (T SG) .SP G est affecté à la génération de régions faciales localisées, et T SG est dédié à la génération d'intervalles temporels. Grâce à des expériences approfondies, nous démontrons la supériorité de la méthode proposée. Ensuite, nous analysons deux modules avec des méthodes conventionnelles et d'apprentissage profond et constatons qu'ils peuvent améliorer de manière significative les performances de la reconnaissance de micro-expression, respectivement. Dans ce contexte, nous intégrons le module SP G dans l'apprentissage profond et démontrons expérimentalement l'efficacité et la supériorité de notre méthode d'échantillonnage proposée par rapport aux méthodes de pointe. En outre, nous analysons les T SG avec la méthode de l'intervalle de chevauchement maximal (M OI) et trouve sa cohérence avec l'intervalle maximal de la distribution de la trame apex dans CASME II et SAMM. Par conséquent, analogues à la région d'intérêt (ROI) du visage humain, les micro-expressions héritent également d'un roi similaire dans la dimension temporelle, dont les positions sont très pertinentes pour le moment intensif, c'est-à-dire la trame apex.Translated Description (Spanish)
Las microexpresiones faciales pueden revelar el estado mental y las emociones reales de una persona. Por lo tanto, tiene aplicaciones cruciales en muchos campos, como la detección de mentiras, la medicina clínica y la seguridad de la defensa. Sin embargo, los métodos convencionales han extraído características en regiones faciales diseñadas para reconocer microexpresiones, fallando en golpear efectivamente las regiones críticas de microexpresión ya que las microexpresiones son localizadas y asimétricas. En consecuencia, proponemos el método de extracción de características Haphazard Cuboids (HC), que genera regiones objetivo mediante una técnica de muestreo al azar y luego extrae características espacio-temporales de microexpresión. El HC consta de dos módulos: generación de parches espaciales (SP G) y la generación de segmentos temporales (T SG).SP G se asigna para generar regiones faciales localizadas, y T SG se dedica a generar intervalos temporales. A través de experimentos extensos, demostramos la superioridad del método propuesto. Después, analizamos dos módulos con métodos convencionales y de aprendizaje profundo y encontramos que pueden mejorar significativamente el rendimiento del reconocimiento de microexpresiones, respectivamente. Ahí, incorporamos el módulo SP G en el aprendizaje profundo y demostramos experimentalmente la efectividad y superioridad de nuestro método de muestreo propuesto en comparación con los métodos de vanguardia. Además, analizamos el Módulo T SG con el método del intervalo de solapamiento máximo (OI M) y encuentra su coherencia con el intervalo máximo de la distribución del marco de Apex en CASME II y SAMM. Por lo tanto, de manera análoga a la región de interés (ROI) del rostro humano, las microexpresiones también heredan un ROI similar en la dimensión temporal, cuyas posiciones son altamente relevantes para el momento intensivo, es decir, el marco de Apex.Files
09919798.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:08e359941973d4b9d16ccfe63903ed5a
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- استخراج ميزة Haphazard Cuboids للتعرف على التعبير الدقيق
- Translated title (French)
- Extraction de caractéristiques cuboïdes aléatoires pour la reconnaissance de micro-expression
- Translated title (Spanish)
- Extracción de características de cuboides al azar para el reconocimiento de microexpresiones
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4313024474
- DOI
- 10.1109/access.2022.3214808
References
- https://openalex.org/W65855405
- https://openalex.org/W234798790
- https://openalex.org/W565148957
- https://openalex.org/W1588539311
- https://openalex.org/W1854318472
- https://openalex.org/W2003238582
- https://openalex.org/W2006426145
- https://openalex.org/W2044106642
- https://openalex.org/W2059068649
- https://openalex.org/W2072038603
- https://openalex.org/W2093033615
- https://openalex.org/W2115252128
- https://openalex.org/W2139916508
- https://openalex.org/W2149731110
- https://openalex.org/W2156489769
- https://openalex.org/W2263218431
- https://openalex.org/W2264829898
- https://openalex.org/W2344957052
- https://openalex.org/W2426188534
- https://openalex.org/W2478411578
- https://openalex.org/W2490787411
- https://openalex.org/W2567449792
- https://openalex.org/W2567602236
- https://openalex.org/W2795270851
- https://openalex.org/W2891138649
- https://openalex.org/W2958471948
- https://openalex.org/W2959639774
- https://openalex.org/W2959679536
- https://openalex.org/W2962162344
- https://openalex.org/W2963230974
- https://openalex.org/W2964606879
- https://openalex.org/W2996310233
- https://openalex.org/W3035383616
- https://openalex.org/W3082035691
- https://openalex.org/W3084686617
- https://openalex.org/W3092956019
- https://openalex.org/W3103539074
- https://openalex.org/W3106342476
- https://openalex.org/W3128277684
- https://openalex.org/W3141012605
- https://openalex.org/W3178133774
- https://openalex.org/W3182710365
- https://openalex.org/W3206099641
- https://openalex.org/W4206212539
- https://openalex.org/W4206797574
- https://openalex.org/W4280528148
- https://openalex.org/W4280536397
- https://openalex.org/W4290610135