Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Cross-database micro-expression recognition : a benchmark

Zong, Yuan; Zheng, Wenming; Hong, Xiaopeng; Tang, Chuangao; Cui, Zhen; Zhao, Guoying (2019-06-30)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2020042322151.pdf (1.207Mt)
nbnfi-fe2020042322151_meta.xml (38.91Kt)
nbnfi-fe2020042322151_solr.xml (33.52Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1145/3323873.3326590

Zong, Yuan
Zheng, Wenming
Hong, Xiaopeng
Tang, Chuangao
Cui, Zhen
Zhao, Guoying
Association for Computing Machinery
30.06.2019

Yuan Zong, Wenming Zheng, Xiaopeng Hong, Chuangao Tang, Zhen Cui, and Guoying Zhao. 2019. Cross-Database Micro-Expression Recognition: A Benchmark. In Proceedings of the 2019 on International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR ’19). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 354–363. DOI:https://doi.org/10.1145/3323873.3326590

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© Association for Computing Machinery 2019. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in {Source Publication}, https://doi.org/10.1145/3323873.3326590.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1145/3323873.3326590
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020042322151
Tiivistelmä

Abstract

Cross-database micro-expression recognition (CDMER) is one of recently emerging and interesting problems in micro-expression analysis. CDMER is more challenging than the conventional micro-expression recognition (MER), because the training and testing samples in CDMER come from different micro-expression databases, resulting in inconsistency of the feature distributions between the training and testing sets. In this paper, we contribute to this topic from two aspects. First, we establish a CDMER experimental evaluation protocol and provide a standard platform for evaluating their proposed methods. Second, we conduct extensive benchmark experiments by using NINE state-of-the-art domain adaptation (DA) methods and SIX popular spatiotemporal descriptors for investigating the CDMER problem from two different perspectives and deeply analyze and discuss the experimental results. In addition, all the data and codes involving CDMER in this paper are released on our project website: http://aip.seu.edu.cn/cdmer.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38840]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen