图像分析和识别 | 浏览量 : 0 下载量: 136 CSCD: 0
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  • 专辑

    • 融合多类型特征和多注意力机制的多分支微表情识别

    • Multi-branch micro-expression recognition method based on multi-type features and multi-attention mechanism

    • 在微表情识别领域,专家提出了深度卷积神经网络与浅层3DCNN组成的三分支网络,显著提高了识别精确度,有效解决了样本不足、难以学习多类型特征的问题。
    • 2025年30卷第7期 页码:2420-2436   

      收稿日期:2024-08-15

      修回日期:2024-12-07

      纸质出版日期:2025-07-16

    • DOI: 10.11834/jig.240440     

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  • 沈天舒, 迟静, 王雁冰, 雷雁蕾, 徐铭. 2025. 融合多类型特征和多注意力机制的多分支微表情识别. 中国图象图形学报, 30(7):2420-2436 DOI: 10.11834/jig.240440.
    Shen Tianshu, Chi Jing, Wang Yanbing, Lei Yanlei, Xu Ming. 2025. Multi-branch micro-expression recognition method based on multi-type features and multi-attention mechanism. Journal of Image and Graphics, 30(7):2420-2436 DOI: 10.11834/jig.240440.
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相关作者

沈天舒 山东财经大学计算机与人工智能学院;山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
迟静 山东财经大学计算机与人工智能学院;山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
王雁冰 山东财经大学计算机与人工智能学院;山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
雷雁蕾 山东财经大学计算机与人工智能学院;山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
徐铭 山东财经大学计算机与人工智能学院;山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
石争浩 西安理工大学计算机科学与工程学院
仵晨伟 西安理工大学计算机科学与工程学院
李成建 西安理工大学计算机科学与工程学院

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山东财经大学计算机与人工智能学院
山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室
西安理工大学计算机科学与工程学院
西安翔腾微电子科技有限公司集成电路与微系统设计航空科技重点实验室
南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心
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