本实验室与信息科学和计算机科学紧密合作,面向智能信息处理,开展视觉认知和情感计算的认知心理学研究。
项目介绍:彩色微表情视频的张量表示及其特征抽取的研究
如果看过美剧《Lie to Me》或者港剧《读心神探》,大家对“微表情”就会有一定的了解。微表情(Micro-expression)是人类试图压抑或隐藏真实情感时泄露的非常短暂的、不能自主控制的面部表情,大多数人往往难以觉察到它的存在。利用微表情进行自动谎言识别在众多领域都有巨大的潜在应用价值。本项目综合使用计算机视觉研究技术与认知心理学实验方法,研发自动微表情识别系统。具体研究内容包括:建立一个鲁棒性强的彩色空间模型来提高自动微表情的识别率;针对彩色微表情视频数据的特点,提出一种基于张量的多类型信息的特征抽取算法;并使用矩阵指数去研究流形学习算法中近邻k值的敏感度问题,从而更好的揭示高维微表情数据的本质流形结构。本项目自主研发的微表情自动识别系统,在科研、临床、司法、反恐等领域都有重要的应用价值。
条件:
1. 踏实能干,对计算机视觉和模式识别具有强烈的兴趣,富于开拓和团队合作精神。
2. 编程技能:MATLAB,OPENCV
主要任务:根据相应的论文或伪代码,用MATLAB或VC去实现之。主要做微表情检测部分。
详情可咨询王甦菁博士wangsujing@psych.ac.cn,
http://sujingwang.name/
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