CDER-SME：跨设备事件-RGB微表情数据集及多级别压力诱导研究

arXiv:2606.20715v1 公告类型：新
摘要：在真实场景中进行微表情识别（MER）需要高时间敏感性和良好的生态效度，然而现有的基准数据集大多局限于实验室控制环境，并依赖于与硬件紧密耦合的感知设备。我们提出了CDER-SME，这是一个跨设备的事件‑RGB数据集，基于多层次的压力诱导框架（认知和社会层面）采集而成，以诱发自发性的情绪外显。为实现使用独立、解耦传感器的可重复采集，我们提供了一套与硬件无关的时间同步和基于关键点的空间配准流程。CDER-SME采用三层结构，包含92名受试者和1,963个经专家标注的样本（动作单元与情绪标签），其中包括790对事件‑RGB数据以及210对高保真配准对。此外，我们还报告了一个可复现的多模态基线模型，其中跨模态融合相较于单一模态显著提升了性能，验证了事件动态与RGB线索之间的互补性。通过消除同轴校准的需求，CDER-SME为跨设备对齐以及实际情感智能场景中的可部署事件‑RGB微表情识别提供了实用的基准。