微表情情感特征提取的核心难点与当前最优技术方案？ 热门官方

回答：核心难点：①持续时间极短（<500ms），传统帧级特征提取易遗漏关键信息；②运动幅度微小（面部肌肉位移<0.1mm），易被噪声掩盖；③与宏表情（持续时间>1s）的特征重叠，难以区分。当前最优技术方案：①高速采样与预处理：采用≥200fps的高速摄像头捕捉面部动态，结合EKF（扩展卡尔曼滤波）去除头部运动噪声；②3D微表情特征提取：用3DMM（三维可变形模型）结合光流法（如TV-L1光流）量化面部细微形变，提取微表情的AU（Action Unit）强度变化率（如AU4的激活速率）；③深度学习模型：基于3D CNN（如C3D）或Transformer（如TimeSformer-Micro）捕捉微表情的时空特征，结合注意力机制聚焦关键肌肉区域（如眼周、嘴角）；④数据增强：用GAN合成微表情数据（如StyleGAN3生成不同光照/姿态的微表情图像），缓解标注数据稀缺问题。在CASME II微表情数据集上，最优模型（TimeSformer-Micro+光流增强）的识别准确率达72.3%，较传统方法提升30%。