本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
(1)针对微表情的预处理技术
利用现有数据集的一个好处是可以直接在预处理好的图像上尝试新的算法, 减轻了预处理流程的压力。...另外, 微表情预处理中应用到一些常见技术, 有比较多的候选项, 但是其中哪种最适合对微表情进行精细化的处理还少有研究。...(2)长视频中的微表情检测
目前很多研究工作基于现有的数据集, 而数据集中的图像序列已经预先进行了分割, 因此提出的算法只需要完成检测和分类两种模式识别的任务。...而实际任务中, 通常要分析长视频中对象的表情和微表情, 上述的技术模式很难处理这样的问题。最简单的弥补方式是引入滑动窗口, 对窗口内的子序列进行检测和分类。...因此, 在长视频中高效地检测微表情的出现是一项非常关键的技术, 这将构成之后进一步检测和分类的输入。这种任务和微表情序列的阶段划分有些类似, 而阶段划分需要寻找起始点、顶点和终止点。