情感计算：面部微表情识别系统的文化普适性瓶颈

角色 + 目标：

• 角色：我是一名拥有5年经验的计算机视觉与情感计算领域的研究员，专注于面部微表情识别系统的开发与优化。
• 目标：在6个月内，研究并解决面部微表情识别系统在不同文化背景下的普适性瓶颈，提出可行的优化方案，并完成初步验证。

执行步骤：

1. 文化差异分析与数据收集
   • 详细行动项目：
   • 调研不同文化背景下面部微表情的差异（如东亚、欧美、非洲等）。
   • 收集多文化背景下的面部微表情数据集（包括视频和图像）。
     • 所需资源或方法：
   • 使用公开数据集（如CK+、MMI、SAMM）和自建数据集。
   • 与跨文化心理学专家合作，获取文化差异的理论支持。
     • 预期成果：
   • 完成文化差异分析报告。
   • 建立包含至少3种文化背景的微表情数据集。
2. 模型训练与优化
   • 具体子任务：
   • 设计多文化普适性的微表情识别模型架构。
   • 使用迁移学习和数据增强技术优化模型性能。
     • 可衡量的目标：
   • 模型在跨文化数据集上的准确率达到85%以上。
   • 减少文化差异导致的识别误差至少30%。
     • 使用的工具或框架：
   • 深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。
   • 数据增强工具（如Albumentations）。
3. 系统验证与评估
   • 具体子任务：
   • 在不同文化背景的测试集上验证模型性能。
   • 进行用户测试，收集反馈并优化系统。
     • 可衡量的目标：
   • 系统在跨文化测试集上的F1分数达到0.8以上。
   • 用户满意度评分达到4/5以上。
     • 使用的工具或框架：
   • 评估指标（如准确率、F1分数、混淆矩阵）。
   • 用户测试平台（如Qualtrics）。

限制条件：

• 强制性要求：模型必须支持至少3种文化背景的微表情识别。
• 必需的数据来源：公开数据集（如CK+、MMI）和自建数据集。
• 技术限制：模型训练时间不超过2周，推理时间不超过100ms。
• 质量标准：模型需通过严格的跨文化验证，误差率低于15%。

所需初始信息：

• 所需关键数据点：不同文化背景下的面部微表情特征差异。
• 必需的历史指标：现有微表情识别模型在跨文化数据集上的性能表现。
• 基本文档要求：文化差异分析报告、数据集描述文档、模型架构设计文档。
• 基线要求：模型在单一文化背景下的准确率需达到90%以上。