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基于高级局部二元模式直方图映射的表情识别

模式识别与人工智能 2009年第1期22卷 123-128页

作者：付晓峰韦巍浙江大学电气工程学院杭州310027 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

提出高级局部二元模式直方图映射(ALBPHP)方法,将标记信息完整且标记位置统一的高级局部二元模式(ALBP)直方图映射到局部保持投影(LPP)空间获得低维ALBPHP特征.相比于ALBP特征,ALBPHP特征不仅维数低而且在表征人脸图像时具有更强的鉴别... 详细信息

提出高级局部二元模式直方图映射(ALBPHP)方法,将标记信息完整且标记位置统一的高级局部二元模式(ALBP)直方图映射到局部保持投影(LPP)空间获得低维ALBPHP特征.相比于ALBP特征,ALBPHP特征不仅维数低而且在表征人脸图像时具有更强的鉴别力.在JAFFE和Cohn-Kanade两个人脸表情库上对ALBPHP和ALBP方法比较验证,结果表明:采用相同的分类器时ALBPHP的识别率总是高于ALBP.

关键词：高级局部二元模式(ALBP) 直方图映射局部保持投影(LPP) 表情识别

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基于特征分组加权聚类的表情识别

计算机辅助设计与图形学学报 2005年第11期17卷 2394-2401页

作者：武宇文刘宏查红彬北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871

给出一种基于特征加权聚类的表情识别算法.首先通过特征分组加权充分考虑特征之间度量值的不均衡性,更好地描述了同类表情中不同特征作用的差异;其次利用模糊聚类思想在算法中引入表情不确定性描述,给出了基于形状特征识别表情时表情的... 详细信息

给出一种基于特征加权聚类的表情识别算法.首先通过特征分组加权充分考虑特征之间度量值的不均衡性,更好地描述了同类表情中不同特征作用的差异;其次利用模糊聚类思想在算法中引入表情不确定性描述,给出了基于形状特征识别表情时表情的模糊表示方法.该算法实现简单,计算复杂度低,能够实时、动态地更新训练结果,并且有良好的分类效果.

关键词：表情识别表情分析特征加权模糊聚类

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RGB-D动态序列的人脸自然表情识别

计算机辅助设计与图形学学报 2015年第5期27卷 847-854页

作者：邵洁董楠上海电力学院电子与信息工程学院上海200090 中国科学院上海高等研究院城市公共安全研究中心上海201203

区别于以二维静态图像为对象的传统人脸表情识别,提出一种针对RGB-D动态图像序列分析的人脸自然表情自动识别算法.首先针对预处理后的RGB-D表情图像序列提取四维时空纹理特征作为局部动态特征;再利用慢特征分析自动检测表情序列的峰值图... 详细信息

区别于以二维静态图像为对象的传统人脸表情识别,提出一种针对RGB-D动态图像序列分析的人脸自然表情自动识别算法.首先针对预处理后的RGB-D表情图像序列提取四维时空纹理特征作为局部动态特征;再利用慢特征分析自动检测表情序列的峰值图像,并提取脸部三维几何模型为全局静态特征;最后结合动、静态特征,经主成分分析降维后输入条件随机场模型完成特征训练和表情识别.经由BU-4DFE人脸表情库验证表明,该算法不但比传统静态表情识别算法和其他动态算法具有优越性,而且能够针对自然展现的表情实现自动识别,为今后算法的实用化提供了可能.

关键词：表情识别动态表情序列四维纹理特征三维几何模型

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结合运动时序性的人脸表情识别方法

电子学报 2016年第6期44卷 1307-1313页

作者：邱玉赵杰煜汪燕芳宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

脸部肌肉之间的时空关系在人脸表情识别中起着重要作用,而当前的模型无法高效地捕获人脸的复杂全局时空关系使其未被广泛应用.为了解决上述问题,本文提出一种基于区间代数贝叶斯网络的人脸表情建模方法,该方法不仅能够捕获脸部的空间关... 详细信息

脸部肌肉之间的时空关系在人脸表情识别中起着重要作用,而当前的模型无法高效地捕获人脸的复杂全局时空关系使其未被广泛应用.为了解决上述问题,本文提出一种基于区间代数贝叶斯网络的人脸表情建模方法,该方法不仅能够捕获脸部的空间关系,也能捕获脸部的复杂时序关系,从而能够更加有效地对人脸表情进行识别.且该方法仅利用基于跟踪的特征且不需要手动标记峰值帧,可提高训练与识别的速度.在标准数据库CK+和MMI上进行实验发现本文方法在识别人脸表情过程中有效提高了准确率.

关键词：表情识别脸部肌肉运动的时序性贝叶斯网络区间代数

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鲁棒局部保持投影的表情识别

北京邮电大学学报 2006年第z2期29卷 178-182,206页

作者：李睿凡朱强生郭燕慧刘海涛北京邮电大学信息工程学院北京100876 北京邮电大学信息工程学院北京100876 北京邮电大学信息工程学院北京100876 中国民航大学通信工程系天津300300

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性,提出了一种鲁棒的局部保持投影算法.其基本出发点是首先对所有数据点进行评估,以获得它们可能成为异常值的信息,然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中.采用鲁棒局部保持... 详细信息

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性,提出了一种鲁棒的局部保持投影算法.其基本出发点是首先对所有数据点进行评估,以获得它们可能成为异常值的信息,然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中.采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法,对JAFFE表情数据库进行了实验,结果表明,该方法有效.

关键词：局部保持投影鲁棒性表情识别

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新生儿疼痛面部表情识别方法的研究

光学学报 2008年第11期28卷 2109-2114页

作者：卢官明李晓南李海波南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京医科大学附属南京儿童医院江苏南京210008 瑞典于默奥大学应用物理与电子系

针对新生儿的疼痛与非疼痛面部表情识别,提出将Gabor变换和支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对归一化后的大小为112pixel×92pixel的新生儿面部图像进行二维Gabor小波变换,提取出412160维Gabor特征;针对Gabor特征向量维数高、冗... 详细信息

针对新生儿的疼痛与非疼痛面部表情识别,提出将Gabor变换和支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对归一化后的大小为112pixel×92pixel的新生儿面部图像进行二维Gabor小波变换,提取出412160维Gabor特征;针对Gabor特征向量维数高、冗余大的特点,采用Adaboost算法作为特征选择工具,去除冗余的Gabor特征,从412160维特征中选取出900维Gabor特征;对选取出的Gabor特征用SVM进行疼痛表情的分类识别。该方法综合运用Gabor特征对于面部表情的良好表征能力、AdaBoost算法的特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中的优势。对510幅新生儿的表情图像进行测试的结果表明,疼痛与非疼痛表情的分类识别率达到85.29%,疼痛与安静表情的分类识别率达到94.24%,疼痛与哭表情的分类识别率达到78.24%。

关键词：图像处理表情识别支持向量机新生儿疼痛 AdaBoost算法 Gabor变换

基于Haar特征的Turbo-Boost表情识别算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2011年第8期23卷 1442-1446,1454页

作者：谢尔曼罗森林潘丽敏北京理工大学信息与电子学院信息安全与对抗技术实验室北京100081

针对AdaBoost在使用Haar特征时的局限性,提出了Turbo-Boost算法.该算法经过两轮AdaBoost迭代,先从原始的Haar特征空间中筛选出F维主要特征子空间,再从中训练T>F个弱分类器,以进行最终的表情识别.在CAS-PEAL-R1表情库上的10折交叉验证结... 详细信息

针对AdaBoost在使用Haar特征时的局限性,提出了Turbo-Boost算法.该算法经过两轮AdaBoost迭代,先从原始的Haar特征空间中筛选出F维主要特征子空间,再从中训练T>F个弱分类器,以进行最终的表情识别.在CAS-PEAL-R1表情库上的10折交叉验证结果表明,Turbo-Boost算法可显著提升识别性能,对微笑、皱眉、惊讶、张口和闭眼5类表情的总体识别准确率达到了93.6%.此外,该算法的识别速度快,可满足实时识别的需要.

关键词：表情识别 Haar特征 AdaBoost Turbo-Boost

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一种边缘二进制码的表情识别方法

西安电子科技大学学报 2015年第3期42卷 186-191页

作者：冯晓毅赖阳明王文星崔少星彭进业蒋晓悦西北工业大学电子信息学院陕西西安710129 中国飞行试验研究院中航工业飞行仿真航空科技重点实验室陕西西安710089 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行... 详细信息

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.

关键词：表情识别特征提取二值图像边缘检测

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基于流形学习的遮挡条件下表情识别方法

光电子．激光 2012年第10期23卷 2003-2009页

作者：朱明旱陈日新罗大庸湖南文理学院电气与信息工程学院湖南常德415000 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

提出了一种识别遮挡图像表情的方法。先用主元分析(PCA,principal component analysis)算法对遮挡图像重建;然后根据正态分布理论检测出遮挡区域,并根据图像的部分相似性,将遮挡图像嵌入到流形空间中;最后用支持向量机(SVM,support vect... 详细信息

提出了一种识别遮挡图像表情的方法。先用主元分析(PCA,principal component analysis)算法对遮挡图像重建;然后根据正态分布理论检测出遮挡区域,并根据图像的部分相似性,将遮挡图像嵌入到流形空间中;最后用支持向量机(SVM,support vector machine)实现表情分类。本方法较好地消除了遮挡区检测误差对表情识别的影响,对遮挡图像的表情识别具有良好的鲁棒性。通过Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验,验证了本方法有较强的鲁棒性、较高的识别率和较高的运行效率。

关键词：主元分析(PCA) 流形学习遮挡检测表情识别