微表情是一种短暂的、微弱的、无意识的面部微表情，持续时间往往在0.5s内，能够揭示人类试图隐藏的真实情绪。微表情识别的研究旨在让机器有足够的智能，能够从人脸视频序列中识别人类的真实情绪。然而由于微表情持续时间短、面部肌肉运动强度低，对其进行准确的表征与识别是一项极具挑战性的任务。为了促进心理学领域和计算机视觉领域针对微表情的进一步研究，由中国图象图形学学会（CSIG）和中国科学院心理研究所举办、CSIG机器视觉专业委员会和CSIG情感计算与理解专业委员会联合承办，中国科学院心理研究所的王甦菁博士组织一系列云上微表情的学术活动。
第二十九期云上微表情于2022年6月30日晚上7点进行，由中国科学院心理研究所王甦菁老师团队的李婧婷博士主持。此次讲座邀请到来自北京交通大学的在读硕士生宋文宇和合肥工业大学的在读博士生王毅来作报告。
宋文宇，北京交通大学计算机与信息技术学院的研二学生，师从安高云教授。目前的研究方向是面部运动单元检测任务。
本次报告主要介绍发表在IET IPR上的工作《Dual-Attention Guided Network for Facial Action Unit Detection》，和投稿至PRL正处于审稿阶段的工作《Heterogeneous Spatio-Temporal Relation Learning Network for Facial Action Unit Detection》。
王毅，合肥工业大学计算机与信息学院的在读博士生。师从汪萌教授和孙晓教授。主要从事的研究方向为情感计算（微表情识别）和视频问答。
报告摘要：本次报告主要介绍讲者2022年在Multimedia Systems上发表的工作。Micro‑expression recognition with attention mechanism and region enhancement。文中主要讲述利用注意力机制和欧拉视频增强来提升微表情识别的准确率。