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多模态潜在情绪识别：微表情与生理信号
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于Transformer网络的多模态多尺度算法，通过学习微表情的局部多粒度特征，实现了不同尺度脸部局部区域特征的提取。实验结果表明，该算法在准确度和F1值上表现出色，具有领先水平。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer网络的多模态多尺度算法。
- 该算法通过学习微表情的运动和纹理特征，实现了局部多粒度特征的提取。
- 在三个自然数据集上进行了综合实验。
- 算法在SMIC数据库中的准确度高达78.73%。
- 在CASMEII数据库上的F1值高达0.9071，处于领先水平。
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