基于Radon变换的微表情识别算法研究

"该资源是一篇关于微表情识别的研究论文，采用了一种基于Radon变换的新型算法。该算法结合了灰度归一化、尺寸归一化、2DPCA降维、光流法和Radon变换，以及支持向量机(SVM)进行微表情的分类识别。实验结果显示，该方法在CASME和CASMEⅡ数据集上的识别率分别达到了81.48%和82.17%，并且相较于其他方法表现出更好的性能。" 微表情识别是一种重要的非言语行为分析技术，尤其在情绪识别、人际沟通和心理状态评估等领域有着广泛的应用。由于微表情的持续时间短（通常少于1/25秒）、表达强度弱，因此对其进行准确识别是一项极具挑战性的任务。该研究提出了一种基于Radon变换的微表情识别算法，旨在提高识别的准确性。 首先，算法对视频序列进行预处理，包括将图像转换为灰度图像并进行归一化，以消除光照不均等因素的影响。接着，对图像进行尺寸归一化，确保所有样本在同一尺度下进行比较。然后，应用二维主成分分析(2DPCA)进行特征降维，减少计算复杂性同时保留主要信息。 接下来，采用光流法提取微表情的运动特征。光流法能够捕捉到图像序列中像素的运动信息，对于短暂且快速变化的微表情而言，这是一种有效的特征提取手段。在提取了光流特征后，进一步使用Radon变换处理光流图像。Radon变换是一种数学工具，它可以将图像投影到不同的直线方向上，从而提取出与图像边缘和结构相关的特征。 最后，利用支持向量机(SVM)进行分类识别。SVM是一种强大的监督学习模型，能够在高维空间中构建决策边界，有效地处理小样本和非线性问题，适合用于微表情这种特征复杂的识别任务。 实验结果显示，该方法在CASME和CASMEⅡ两个常用的微表情数据集上取得了81.48%和82.17%的识别率，相比其他方法有显著优势，证明了Radon变换在微表情识别中的有效性。这种方法不仅提高了识别精度，还为微表情识别领域提供了一个新的研究思路和技术途径。