信息与电脑杂志

摘要：近年来，微表情（Micro-Expressions, MEs）作为一种揭示人类真实情感状态的重要手段，在学术研究中引起了广泛关注。因其瞬时性、细微变化及常与宏表情（Macro-Expressions, MaEs）共存，使得表情检测任务极具挑战性。现有研究在区域级特征提取方面已取得一定成效，但在精确到时刻的表情区间边界检测上仍有不足。为此，文章借鉴无锚点的时间动作定位模型，提出了无锚点层次显著性检测器（Anchor-Free Hierarchical Saliency-based Detector, AFHSD）无锚点以精准捕获边界，并设计了基于非重叠约束的加权softer-NMS后处理策略，以有效抑制假阳性并优化边界。实验结果表明，所提出的方法在CAS（ME）2和SAMM-LV数据集上均取得了较优越的效果。

关键词： 微/宏表情检测;无锚点的层次化显著性检测器;加权softer-NMS;

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41