近日，我中心机器学习研究小组完成的论文 Micro-expression Recognition using Advanced Genetic Algorithm被信息科学重要期刊Signal Processing: Image Communication录用。Signal Processing: Image Communication是中科院SCI期刊分区二区期刊，2020年影响因子为2.78。
论文由中心刘昆宏教授，逢甲大学的Sze-Teng Liong老师和Yee-Siang Gan老师，2017级本科生金秋实，2017级本科生许黄超合作完成。本文主要致力于通过光流法得到的图片神经网络对微表情进行处理后，如何更好地提升微表情数据识别的准确性。本文在两个方面进行了改进：① 使用GA遗传算法对多种神经网络处理后的数据数据特征进行筛选；②通过多种分类器的对比和特征筛选的结果表现发现DA分类器和GA的配合更加有效。三个主要的微表情数据集(CASME II, SMIC,SAMM)的识别结果的提升证明了本文工作的有效性。
