Micro-expressions are spontaneous, unconscious facial movements that show people's true inner emotions and have great potential in related fields of psychological testing. Since the face is a 3D deformation object, the occurrence of an expression can arouse spatial deformation of the face, but limited by the available databases are 2D videos, lacking the description of 3D spatial information of micro-expressions. Therefore, we proposed a new micro-expression database containing 2D video sequences and 3D point clouds sequences. The database includes 373 micro-expressions sequences, and these samples were classified using the objective method based on facial action coding system, as well as the non-objective method that combines video contents and participants' self-reports. We extracted 2D and 3D features using the local binary patterns on three orthogonal planes (LBP-TOP) and curvature algorithms, respectively, and evaluated the classification accuracies of these two features and their fusion results with leave-one-subject-out (LOSO) and 10-fold cross-validation. Further, we performed various neural network algorithms for database classification, the results show that classification accuracies are improved by fusing 3D features than using only 2D features. The database offers original and cropped micro-expression samples, which will facilitate the exploration and research on 3D Spatio-temporal features of micro-expressions.


翻译:微显微表情是自发的、无意识的面部运动,显示人们真正的内心情感,在心理测试相关领域具有巨大的潜力。由于表情是3D变形对象,表达方式的出现可以引起脸部的空间变形,但受现有数据库限制的是2D视频,缺乏微表情3D空间信息的描述。因此,我们提议建立一个新的微表情数据库,包含2D视频序列和3D点云序列。数据库包括373个微表情序列,这些样本使用基于面部动作编码系统的客观方法以及结合视频内容和参与者自我报告的不客观方法进行分类。我们利用三或四面形平面图(LBP-TOP)和曲线算法分别绘制了2D特征的本地二维和3D特征。我们用3个微调网络算法对数据库进行了分类,这些特征的分类及其与离子直径(LOSO)和10倍交叉校验。此外,我们用各种线性网络算方法将视频内容和参与者的自我报告结合起来。我们利用三维的原始特征提取了2个原始勘探数据库,结果将显示通过原始的微镜进行分类。

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