Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Recognizing Spontaneous Micro-expressions

STRCN 时空循环卷积网络用于识别自发微表情

3-C
时空连通性
一张图的一个通道为矩阵的一个列；
时空变化就在这个矩阵中；
用STRCN学习处理这个矩阵 = 学习到外观特征；
STRCN处理光流相关的信息（矩阵？）得到几何特征？
图2两个图的不同点是：
第一个每一个图像对应一个模块，多个模块叠加交到卷积层处理；
第二个多个图像得到一个模块，交到卷积层处理；

（1） type-1
初始想法是将一张图片的所有的像素作为矩阵的一个列；
这样的后果是矩阵特别大；
那我们就找有效位置的像素作为列；
为了得到这些有效位置或者叫微表情感知区域；
我们要得到一些mask，就是这些区域；
怎么得到这些mask?
用 difference heat map 即 E(x,y)
E(x,y)再经过阈值处理就得到了有效的（x,y），这些坐标合起来就是mask;
那么我们要求得到的mask像素点的数量是一样的，怎么办？
我们取高的固定百分比的像素点作为区域；
这样整个视频都可以表示成一个恒定的维度；
（2）type-2
只用起始帧和高潮帧计算光流；

3-D. Spatiotemporal Modeling
CNN有很强的能力去描述微表情微小的变化；
作者在CNN加了循环卷积层，就变成了RCN；
公式6表示的是RCL层第k个特征映射的输入值？
the normalized activation function = 归一化激活函数 ；有什么用？
RC网络 = 一个前馈卷积层 + 多个循环卷积层；
每个循环卷积层之间或者卷积层之间都要进行池化操作进行降维；
在全局池化前得到的是一个向量；
这个向量是所有的特征映射被连接在一起的；

3-E. Parameter Learning 参数学习
有限样本和不平衡的类都会让参数学习存在问题；
不平衡的类指的是不一样的类样本个数不同；
样本少会导致过拟合问题；
作者为了解决这个问题，设定了两个概念：
多类平衡损失；
多尺度数据增强；
公式10当中的β和类的样本和这个类在处理中的样本的比例成反比；
应该是所有类的样本平均，对loss影响最小；
多尺度数据增强是从两个方面增加样本量；
第一个是每个种类的样本都扩大5~14倍；
第二个是在视频中提取帧重复？

4-A A. Implementation Detai
IIR滤波器是什么？
时间处理要滤波器干嘛？
时间归一化操作 → 固定张量

4-B Micro-expression Datasets and Setups
分析四类情绪——积极、消极、惊讶、其他；
LOSO是留一人；
LOVO是留一个样本；
既然用留一法，为什么又有5%的数据用作验证集呢？

4-C Visualization of Intermediate Procedure
空间处理得到切割好的人脸；
时间处理加大表情动作的变化；

4-D Comparison in LOSO Protocol

标签：Convolutional,Spatiotemporal,样本,卷积,mask,Recurrent,矩阵,处理,得到
来源： https://blog.csdn.net/sdusgq/article/details/111242631