Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features

哈喽，大家好，从今天开始更《菜鸡读论文》系列，因为我真的很菜，可以说是CV白的不能再白了，每天都在膜拜大佬，感觉别人和自己不在一个次元，听也听不懂，问也不知道问什么，所以就简单的开始吧。
这是一篇非常简单的论文，好像只有五页，如果有小伙伴和我一样，需要分享论文，但实在是水平有限的话，不妨和我一样，先选择这篇论文。而且非常幸运的是，这篇论文的作者，还发表了硕士论文，大家可以去看一下。
论文地址：Research on Micro-Expression Spotting Method Based on Optical Flow Features
硕士论文地址：基于光流特征的微表情检测识别方法研究
整个过程可以分为四个部分，【基于光流特征的实时面部表情检测算法】、【基于鼻尖区域光流特征的面部对齐方法】、【局部区域的光流特征提取方法】、【基于滑动窗口的波峰定位方法】

基于光流特征的实时面部表情检测算法

基于鼻尖区域光流特征的面部对齐方法

在实际应用中，头部可能会剧烈摇晃，鼻尖区域的运动远远大于局部面部肌肉的实际运动，不能满足光流法的条件。
为了解决这个问题，提出了一种基于改进的光流法的人脸对齐方法。根据鼻尖区域的光溜特征，多次调整切割框，以优化面部位置和切割框相对稳定。

切割框的左上坐标（xl，y1）和右下坐标（xr，yr）计算如下所示：

对于后续的帧：通常情况下，鼻尖区域不会随着表情而移动，因此，使用鼻尖区域的运动来表示受试者面部的运动。计算后续帧与参考帧之间的鼻尖区域的光流特征，生成光流矢量。
局部区域的实际运动d等于局部区域光流u减去鼻尖区域的光流v。

局部区域的光流特征提取方法

基于滑动窗口的波峰定位方法

实验结果