结合静态表情特征分析与动态面部表情识别的增强型动态时间特征提取方法

《Digital Signal Processing》：Enhanced dynamic temporal feature extraction with static expression insights for dynamic facial expression recognition

动态面部表情识别（DFER）需结合静态特征与时空动态特征，本文提出RTT模型，采用预训练IR50提取帧级静态特征，通过Transformer与时空增强模块（TFEM）融合时空信息，在DFEW和FERV39K数据集上分别达到71.24%/86.81%和48.59%/60.42%的UAR/WAR，显著优于现有SOTA方法。

　　动态面部表情识别（DFER）是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从视频序列中识别和分析面部表情的变化。与静态面部表情识别（SFER）相比，DFER在处理连续帧时需要提取更丰富的时序信息，这对模型的设计提出了更高的要求。在实际应用中，DFER能够更全面地捕捉人类情感的动态变化，从而为人机交互、心理健康评估、教育辅助以及机器人技术等提供更准确的反馈机制。然而，由于数据稀缺和时序特征提取的复杂性，DFER的性能提升仍面临诸多挑战。

本文提出了一种名为RTT的模型，该模型基于IR50、Transformer和时序特征增强模块（TFEM），旨在提升DFER任务中动态时序特征的提取能力，同时融合静态表情的识别优势。RTT模型的核心思想是，首先利用预训练的IR50网络提取每一帧的静态面部特征，然后通过Transformer结构和TFEM模块共同处理视频序列，以捕捉更深层次的时序信息。这种方法不仅有效解决了DFER任务中时序特征提取的难题，还通过结合静态表情的先验知识，提高了模型对复杂动态表情的识别能力。

在DFER任务中，静态表情的识别往往依赖于图像的局部特征，而动态表情则需要在连续帧之间建立联系。传统的方法通常采用3D卷积神经网络（3D CNN）或2D卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的混合结构来处理时序信息，但这些方法在处理高维数据时计算成本较高，且难以充分捕捉动态表情的细微变化。近年来，一些基于视觉-语言模型的方法，如CLIPER和DFER-CLIP，尝试将文本信息与视觉特征结合，以增强对动态表情的理解。然而，这些方法在实际应用中仍存在一定的局限性，尤其是在面对没有标注的视频数据时，其表现往往不如纯视觉方法。

为了克服这些限制，本文提出了一个更简单有效的解决方案：在Transformer结构之后引入时序特征增强模块（TFEM）。TFEM主要由两个关键组件构成，分别是特征映射网络（FMN）和时序依赖网络（TDN）。FMN通过特征交互和特征加权的方式，增强了时序信息的表达能力，使得模型能够更有效地识别面部表情的变化趋势。而TDN则专注于捕捉视频序列中的时序依赖关系，从而提高模型对复杂动态表情的敏感度。通过这两个模块的协同作用，RTT模型能够在保持静态表情识别优势的同时，更准确地提取时序特征，提升DFER的整体性能。

在实验部分，本文在两个主流的DFER基准数据集上评估了RTT模型的性能，分别是DFEW和FERV39K。DFEW数据集包含16,000个视频片段，分为7种不同的表情类别，其中11,697个片段用于5折交叉验证实验。而FERV39K数据集则包含38,935个视频序列，来源于4种不同的场景，其中31,088个片段用于训练，7,847个片段用于测试。在这些数据集上，RTT模型取得了显著的性能提升，具体表现为在DFEW数据集上，其无权重平均召回率（UAR）达到71.24%，加权平均召回率（WAR）达到86.81%；在FERV39K数据集上，UAR为48.59%，WAR为60.42%。这些结果表明，RTT模型在DFER任务中的表现优于当前最先进的方法，展示了其在时序特征提取方面的有效性。

RTT模型的提出不仅解决了DFER任务中数据稀少的问题，还通过将静态表情的识别优势与动态时序特征提取相结合，为DFER领域提供了一个新的研究方向。相比传统的混合模型，如Vision Transformer（ViT）或视频Transformer，RTT模型具有独特的结构设计。ViT通常将图像块作为基本单元进行全局特征提取，而RTT模型则首先利用预训练的IR50网络提取静态面部特征，再通过Transformer结构进行时序建模。这种设计使得RTT模型能够更高效地处理连续帧之间的关系，同时保留静态表情识别的精度。此外，TFEM模块的引入进一步优化了时序特征的表达，使其能够更全面地捕捉动态表情的变化过程。

在模型实现方面，本文使用PyTorch框架在两块NVIDIA RTX 3090 GPU上进行了训练。训练过程持续了50个epoch，模型在训练过程中逐渐学习如何从静态面部特征中提取时序信息，并通过FMN和TDN模块进行优化。实验结果显示，RTT模型在两个数据集上的表现均优于当前的SOTA方法，表明其在DFER任务中的有效性。这一成果不仅为DFER领域提供了新的研究思路，也为实际应用中的情感识别提供了更可靠的解决方案。

此外，本文还探讨了DFER与SFER之间的关系。虽然SFER在技术上已经较为成熟，但在DFER任务中，时序特征的提取是关键。由于DFER数据集的规模较小，且标注质量较低，这限制了模型的泛化能力。相比之下，SFER数据集在规模、多样性和标注质量方面更具优势，因此可以作为DFER的先验知识来源。通过将SFER的静态特征与DFER的时序信息相结合，RTT模型能够更有效地利用已有的静态表情识别成果，从而提升动态表情识别的准确性。

本文的研究成果表明，DFER任务的性能提升不仅依赖于更先进的模型结构，还需要充分利用静态表情的识别经验。通过结合IR50、Transformer和TFEM模块，RTT模型能够在保持静态表情识别优势的同时，更有效地提取时序信息，从而实现对动态表情的更全面识别。这种结构设计为DFER领域提供了一个新的研究方向，也为未来的研究奠定了基础。

在实际应用中，DFER技术可以用于智能客服、情感分析、心理评估等多个领域。通过准确识别用户的面部表情变化，系统能够更智能地调整响应策略，提升用户体验。例如，在人机交互中，DFER可以帮助系统识别用户的情绪状态，从而提供更符合用户需求的交互方式。在心理健康评估中，DFER可以用于分析患者的情绪波动，为心理医生提供更客观的诊断依据。在教育领域，DFER可以用于监测学生的学习状态，为教师提供更有效的教学反馈。在机器人技术中，DFER可以帮助机器人更好地理解人类的情绪，从而实现更自然的交互。

尽管DFER技术在多个领域展现出巨大的应用潜力，但其发展仍面临诸多挑战。首先，DFER数据集的规模较小，且标注质量较低，这限制了模型的训练效果。其次，时序特征的提取是DFER任务的核心难点，传统的方法在处理高维数据时计算成本较高，且难以充分捕捉动态表情的细微变化。此外，DFER模型需要在保持静态表情识别优势的同时，更有效地提取时序信息，这对模型的结构设计提出了更高的要求。为了应对这些挑战，本文提出了RTT模型，该模型通过结合IR50、Transformer和TFEM模块，实现了对动态表情的更全面识别。

RTT模型的结构设计具有一定的创新性。首先，IR50作为预训练的静态表情识别模型，能够有效地提取每一帧的面部特征。其次，Transformer结构用于处理视频序列，以捕捉时序信息。最后，TFEM模块通过FMN和TDN两个组件，进一步增强了时序特征的表达能力。这种结构设计使得RTT模型能够在保持静态表情识别优势的同时，更有效地处理时序信息，从而实现对动态表情的更准确识别。此外，TFEM模块的引入还使得模型能够更敏感地捕捉复杂动态表情的变化过程，提升了DFER的整体性能。

在实验部分，本文在两个主流的DFER数据集上评估了RTT模型的性能，分别是DFEW和FERV39K。DFEW数据集包含16,000个视频片段，分为7种不同的表情类别，其中11,697个片段用于5折交叉验证实验。而FERV39K数据集则包含38,935个视频序列，来源于4种不同的场景，其中31,088个片段用于训练，7,847个片段用于测试。在这些数据集上，RTT模型取得了显著的性能提升，具体表现为在DFEW数据集上，其无权重平均召回率（UAR）达到71.24%，加权平均召回率（WAR）达到86.81%；在FERV39K数据集上，UAR为48.59%，WAR为60.42%。这些结果表明，RTT模型在DFER任务中的表现优于当前的SOTA方法，展示了其在时序特征提取方面的有效性。

本文的主要贡献包括：首先，利用预训练的IR50网络提取静态面部特征，为DFER任务提供了可靠的静态表情识别基础。其次，通过引入TFEM模块，有效解决了DFER任务中时序特征提取的难题，使得模型能够更准确地捕捉动态表情的变化趋势。最后，RTT模型在两个主流的DFER数据集上取得了优异的性能表现，为DFER领域提供了一个新的研究方向。这些成果不仅为DFER技术的发展提供了理论支持，也为实际应用中的情感识别提供了更可靠的解决方案。

在模型设计方面，本文强调了静态特征与动态特征的结合。IR50网络作为静态表情识别的先验知识来源，能够为DFER任务提供准确的静态特征提取。而Transformer结构和TFEM模块则专注于时序特征的提取，使得模型能够更全面地理解动态表情的变化过程。这种结构设计不仅提升了模型的识别能力，还优化了模型的训练效率。此外，TFEM模块的引入使得模型在处理时序信息时更加敏感，从而提高了对复杂动态表情的识别效果。

在实际应用中，DFER技术能够为多个领域提供更准确的情感识别能力。例如，在人机交互中，DFER可以帮助系统更准确地识别用户的情绪状态，从而提供更符合用户需求的交互方式。在心理健康评估中，DFER可以用于分析患者的情绪波动，为心理医生提供更客观的诊断依据。在教育领域，DFER可以用于监测学生的学习状态，为教师提供更有效的教学反馈。在机器人技术中，DFER可以帮助机器人更好地理解人类的情绪，从而实现更自然的交互。

综上所述，本文提出的RTT模型在DFER任务中表现出色，其结构设计兼顾了静态表情识别和时序特征提取的优势。通过结合IR50、Transformer和TFEM模块，RTT模型能够更有效地处理动态表情的变化过程，提升了DFER的整体性能。这些成果不仅为DFER领域提供了新的研究方向，也为实际应用中的情感识别提供了更可靠的解决方案。未来的研究可以进一步优化模型的结构设计，以提升DFER在更多复杂场景下的识别能力。