La precisión de reconocimiento de microexpresiones en el campo de las expresiones faciales aún está poco estudiada, ya que los métodos de investigación actuales se centran principalmente en la extracción y clasificación de características. Basándonos en el flujo óptico y la teoría del pensamiento de decisión, proponemos un nuevo método de reconocimiento de microexpresiones, que puede filtrar videoclips de microexpresiones de baja calidad. Determinados por umbrales preestablecidos, desarrollamos dos mecanismos de filtrado de flujo óptico: uno basado en decisiones de dos ramas (OFF2BD) y el otro basado en decisiones de tres vías (OFF3WD). En OFF2BD, se utiliza la lógica binaria clásica para clasificar imágenes y dividir las imágenes en dominio positivo o negativo para un filtrado adicional. A diferencia de OFF2BD, OFF3WD añade un dominio de frontera para retrasar la evaluación de la calidad del movimiento de las imágenes. De esta manera, se pueden eliminar los videoclips con bajo grado de cambio morfológico, mejorando directamente la calidad de las características de microexpresiones y la tasa de reconocimiento. A partir de los resultados experimentales, verificamos una precisión de reconocimiento del 61.57% y del 65.41% para los conjuntos de datos CASMEII y SMIC, respectivamente. A través del análisis comparativo, se muestra que el esquema puede mejorar efectivamente el rendimiento de reconocimiento.