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受平面人脸检测技术启发，中国科学院心理研究所行为科学重点实验室黄昌兵研究组尝试将相应技术扩展至三维时-空上的人脸微表情检测，提出一个多尺度的卷积神经网络（CNN）：MESNet。MESNet包含一个两阶段的预测框架和几种针对微表情检测任务设计的特殊的架构和策略。研究设计出一个基于微表情识别任务的轻量级的2+1D-时空卷积网络，通过分别提取空间和时间上微表情特征来区分固定长度的视频片段是否为微表情或非微表情四川保温砂浆样本（图1）。在MESNet中，2+1D-时空卷积网络被用于提供主干网络和预先训练的参数。此外，为了更准确地检测微表情片段，研究增加了一个片段候选网络（Clip 挤塑板 Proposal 成都挤塑板Network，CPN）和一个分类回归网络（CRNet）。CPN是一个全卷积网络，它被添加到2+1D-时空卷积网络预训练的卷积层中，并将在长视频中所有可能的微表情区间列入候选（图2）。CRNet模块对候选视频片段进行进一步判断，并回归它们的时间边界，从而得出最终的微表情片段检测结果（图3保温板 ）。同时，为了提升网络的检测性能，视频片段的光流特征作为高级特征被输入到MESNet中。

此外，研究还改进了之前的微表情检测结果的评估方法，重新定义了更适应基于微表情区间检测的指标。在最近发布的长视频数据集CAS(ME)2和SAMM中进行实验，并使用留一交叉验证法来评估定位性能。对比结果表明，该MESNet算法的微表情片段检测性能表现优异，特别是在SAMM数据集上，其检测结果明显优于其它已发表的方法。

相关研究结果在线发表在IEEE 改性聚苯板Transactions on Image Processing（DOI: stp绝热保温板10.1109/TIP.2021.3064258）上。研究工作得到国家自然科学基金、中国博士后科学基金及国家重点研发计划重点专项的资助。

图1.2+1D-时空卷积网络

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