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+# 微表情识别与检测
+
+**中文文档** | [English](README.md)
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+基于 PyTorch 的端到端**微表情识别**（短片段）与**长视频微表情检测**框架，内置 Web 可视化平台。
+
+支持数据集：CASME2 / SAMM / SMIC-HS / CAS(ME)³
+
+---
+
+## 快速开始
+
+### 1. 配置环境
+
+```bash
+conda create -n me-env python=3.10
+conda activate me-env
+
+# GPU（CUDA 12.1）
+conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
+
+# 仅 CPU
+# conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
+
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 2. 下载模型权重
+
+```python
+from huggingface_hub import snapshot_download
+
+snapshot_download(
+    repo_id="ghy-cmd/micro-expression-weights",
+    local_dir=".",  # 自动还原 checkpoints/ 和 weights/ 目录
+)
+```
+
+### 3. 启动 Web 平台
+
+```bash
+python -m webapp.app
+# 浏览器访问 http://localhost:5001
+```
+
+---
+
+## 功能说明
+
+| 功能 | 说明 |
+|------|------|
+| **微表情识别** | 上传短视频片段，自动预处理后用模型进行情绪分类 |
+| **长视频微表情检测** | 上传任意长视频，自动人脸裁剪 + 滑窗推理，定位所有微表情区间 |
+
+---
+
+## 模型说明
+
+### 功能一 · 微表情识别
+
+对短片段分类为 **3 类情绪**：正向 / 负向 / 惊讶
+
+- HRNet 特征提取器，作用于 onset + apex 帧 → (2, 256, 64, 64)
+- TV-L1 光流（u, v, strain）→ (3, 256, 256)
+- Transformer 编码器，注意力融合（16 头 × 4 阶段，full guidance）
+- LOSO 交叉验证训练，训练集：Composite（CASME2 + SMIC-HS + SAMM）
+
+### 功能二 · 长视频微表情检测
+
+对任意长度视频定位所有微表情区间，并分类为 **4 类**：正向 / 负向 / 惊讶 / 其他
+
+- 滑窗推理（窗口 0.4s，步长 0.2s，@ 30fps）
+- 6 种尺度的多尺度时序特征
+- 双任务预测头：检测分数 + 情绪分类
+- 训练集：CAS(ME)³-LV
+- 评估指标：有重叠即 TP 的 F1
+
+---
+
+## 预处理流水线
+
+两个功能共用同一套预处理，与数据集预处理保持一致：
+
+1. **人脸裁剪**（dlib 68点关键点）→ 256×256
+2. **顶点帧检测**（光应变 + UPC）— 仅功能一
+3. **HRNet 特征提取** → (2, 256, 64, 64)
+4. **光流提取**（TV-L1）→ (3, 256, 256)
+
+---
+
+## 训练
+
+```bash
+# 识别 — LOSO 训练
+python train_loso.py --config configs/train_loso.yaml --dataset composite
+
+# 检测 — LOSO 训练
+python detection/train_detection.py --config configs/detection_config.yaml
+```
+
+详见 [docs/TRAINING_GUIDE.md](docs/TRAINING_GUIDE.md)。
+
+---
+
+## 项目结构
+
+```
+├── webapp/                  # Web 可视化平台（Flask）
+│   ├── app.py               # 入口 → http://localhost:5000
+│   ├── api/                 # REST API（识别 + 检测）
+│   └── core/                # 推理封装
+├── models/                  # 模型结构
+├── detection/               # 检测训练与评估
+├── trainers/                # 识别训练工具
+├── configs/                 # YAML 配置文件
+├── datasets/                # 数据集加载器
+├── utils/                   # 公共工具
+├── docs/                    # 文档与可视化脚本
+├── train_loso.py            # 识别 LOSO 训练脚本
+└── requirements.txt
+```
+
+---
+
+## 许可证
+
+[CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) — 允许学术研究与个人使用，**禁止商业用途**。