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RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法

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计算机工程 2023年第7期49卷 196-203页

作者：谢虹姜文刚江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特... 详细信息

针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特征的权重并进行多特征融合,随后堆叠密集残差模块,从多通道中自适应提取人脸特征信息,通过Asm-CBAM卷积注意力机制提高网络对人脸关键特征的注意力。在此基础上,利用鲁棒稀疏表示分类器方法对表情进行分类。在人脸数据集FER2013和CK+上的实验结果表明,该方法的人脸表情平均识别精度分别达到79.86%和98.74%,与OAD Net算法相比,分别高出7.50和3.14个百分点,能够高效提取人脸表情特征。此外,在人脸被遮挡的情况下具有较强的鲁棒性,有效提高了在人脸遮挡情况下表情识别的准确度。

关键词：表情识别局部遮挡鲁棒稀疏表示分类器方法密集残差 Asm-CBAM模块空洞卷积

表情识别算法研究与抑郁症智能诊断标注系统设计

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表情识别算法研究与抑郁症智能诊断标注系统设计

作者：何卷红华南理工大学

学位级别：硕士

抑郁症作为一种精神疾病,会对患者、患者家人及社会造成严重影响。在抑郁症诊断中,医生利用量表对患者提问,通过分析患者回答的内容、行为表现等进行诊断。本文针对抑郁症诊断中具有重要意义的表情识别开展研究,为了模仿医生诊断过程建... 详细信息

抑郁症作为一种精神疾病,会对患者、患者家人及社会造成严重影响。在抑郁症诊断中,医生利用量表对患者提问,通过分析患者回答的内容、行为表现等进行诊断。本文针对抑郁症诊断中具有重要意义的表情识别开展研究,为了模仿医生诊断过程建立智能化诊断方案,进一步建立了抑郁症智能诊断标注系统。本文的主要工作如下:（1）建立基于协方差池化和注意力机制的表情识别模型VBLCA。针对CNN-RNN表情识别算法无法很好提取二阶特征与较长时序信息的问题,利用协方差池化实现脸部二阶变化特征的提取,同时利用自注意力机制,实现对时序有效信息的更好捕捉,从而有效提高识别准确率。VBLCA在七分类的AFEW验证集达到51.05%的准确率,相比最新单模型算法提升了2.05%。此外,流泪作为表情程度较深的一种体现,对抑郁症诊断非常重要,本文通过网络搜索和多人标注的方法自建立了流泪数据集,VBLCA在二分类的流泪数据集达到92.04%的准确率。（2）建立基于时间转移模块和注意力机制的表情识别模型RNTA并进行模型融合研究。针对3DCNN表情识别算法参数量巨大,计算复杂的问题,利用时间转移模块实现不增加2DCNN计算量的情况下提取时空特征,同时在分类过程中,利用注意力机制融合多帧的结果,从而提高识别准确率。RNTA在AFEW验证集达到54.47%的准确率,相比最新单模型算法提升了5.47%,在流泪数据集达到93.83%的准确率。为了进一步提高模型的性能,设计了分数平均融合、全连接层融合、基于attention的特征层融合三种模型融合方案。在AFEW验证集上,分别达到56.05%、50.79%、51.57%的准确率,在流泪数据集上,分别达到95.26%、93.05%、93.55%的准确率。实验结果表明,分数平均融合可以进一步提高表情识别的准确率。（3）实现抑郁症智能诊断标注系统。本文综合《蒙哥马利抑郁评定量表》、《汉密尔顿抑郁量表》和专家意见确立抑郁症诊断实体及属性值。该系统能够利用数据采集模块收集信息,利用量表作答模块获取患者近况,利用表情识别等算法及标注模块标注实体属性值,并展示最终的诊断结果。经测试该系统达到设定目标,已投入使用。本文针对表情识别提出的改进算法对准确率有一定提高,针对抑郁症智能化诊断提出的系统综合考虑了多方面因素,均具有较高的应用价值。

关键词：表情识别抑郁症智能诊断标注深度学习

Eigenface的变维分类方法及其在表情识别中的应用

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计算机学报 1999年第6期22卷 627-632页

作者：赵力庄高文陈熙霖哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001

将Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ多子空间分类方法用于面部表情识别；针对传统多子空间分类方法中的问题和缺点，提出了两种变维分类方法——静态变维分类和动态变维分类．根据脸部不同区域所含表情成分的不同，将人脸图像划分成表情子区域，构成... 详细信息

将Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ多子空间分类方法用于面部表情识别；针对传统多子空间分类方法中的问题和缺点，提出了两种变维分类方法——静态变维分类和动态变维分类．根据脸部不同区域所含表情成分的不同，将人脸图像划分成表情子区域，构成表情子图像；并分别对各类表情子图像集求解其表情特征子空间．在识别时，用变维分类方法把表情子图像分别投影到各个表情特征子空间上，根据该图像与其在表情特征子空间的投影之间的相似性来进行分类．

关键词： Eigenface 变维分类表情识别人脸识别

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人机交互中的人脸表情识别研究进展

中国图象图形学报 2009年第5期14卷 764-772页

作者：薛雨丽毛峡郭叶吕善伟北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

随着人机交互与情感计算技术的快速发展,人脸表情识别已成为人们研究的热点。为了阐明人机交互中人脸表情识别的研究方向及进展,该文从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非... 详细信息

随着人机交互与情感计算技术的快速发展,人脸表情识别已成为人们研究的热点。为了阐明人机交互中人脸表情识别的研究方向及进展,该文从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等方面对人脸表情识别的研究现状进行了分析。最后总结了人脸表情识别研究的热点及趋势,同时指出了人脸表情识别研究存在的局限性,并对人脸表情识别的发展进行了展望。

关键词：表情识别情感表情人脸表情数据库

精神分裂症患者表情识别异常与心理推理能力和共情缺损的关系

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中国心理卫生杂志 2024年第8期38卷 648-653页

作者：顾杰刘昶王丽君程天华王毅王艳郁潍坊医学院心理学院山东潍坊261053 中国科学院心理研究所心理健康重点实验室神经心理学与应用认知神经科学实验室北京100101

目的:探讨精神分裂症患者表情识别、心理推理能力和共情的缺损,并考察其表情识别能力与心理推理能力和共情的关系。方法:招募47例符合精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)诊断标准的精神分裂症患者和35例正常对照。采用表情识别任务(FE... 详细信息

目的:探讨精神分裂症患者表情识别、心理推理能力和共情的缺损,并考察其表情识别能力与心理推理能力和共情的关系。方法:招募47例符合精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)诊断标准的精神分裂症患者和35例正常对照。采用表情识别任务(FEIT)评估表情识别,Yoni任务评估认知与情感心理推理能力,认知与情感共情问卷(QCAE)评估共情,主要指标为任务正确率和问卷得分。结果:精神分裂症患者组6种表情识别正确率、心理推理任务表现以及QCAE认知共情得分和情感共情远端反应得分均低于对照组(均P表情识别正确率存在正向关联;QCAE认知共情得分与中性表情识别正确率呈负向关联(β=-0.23,P表情识别、心理推理能力和共情存在缺损,并且患者表情识别的异常与其心理推理能力和共情的缺损相关。

关键词：精神分裂症社会认知表情识别心理推理能力共情

基于卷积神经网络局部特征融合的人脸表情识别

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激光与光电子学进展 2020年第4期57卷 330-337页

作者：姚丽莎徐国明赵凤安徽新华学院信息工程学院信息系统软件研究所安徽合肥230088

为提高人脸表情分类的识别率和实时性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)局部特征融合的人脸表情识别方法。首先,构建CNN模型,学习眼睛、眉毛、嘴巴3个局部区域的局部特征;然后,将局部特征送入到支持向量机(SVM)多分类器中获取各类特征的... 详细信息

为提高人脸表情分类的识别率和实时性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)局部特征融合的人脸表情识别方法。首先,构建CNN模型,学习眼睛、眉毛、嘴巴3个局部区域的局部特征;然后,将局部特征送入到支持向量机(SVM)多分类器中获取各类特征的后验概率;最后,通过粒子群寻优算法优化各特征的最优融合权值,实现正确率最优的决策级融合,完成表情分类。实验表明,本文方法在CK+和JAFFE数据库的平均识别率分别达到了94.56%和97.08%,与其他识别方法相比,本文方法性能优越,能提高算法的识别率和稳健性,同时保证了算法的实时性。

关键词：机器视觉表情识别卷积神经网络决策融合

基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别

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计算机应用研究 2011年第4期28卷 1536-1539,1543页

作者：黄永明章国宝董飞达飞鹏东南大学自动化学院南京210096

针对静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上作局部的Gabor小波变换。为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取... 详细信息

针对静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上作局部的Gabor小波变换。为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类。最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明该方法与单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性。

关键词：表情识别改进的弹性模板 Gabor小波变换 Fisher脸集成支持向量机分类器级联

基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别

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计算机科学 2005年第11期32卷 175-178,190页

作者：周晓旭黄向生徐斌王阳生中科院自动化所-三星综合技术院人机交互联合实验室北京100080

在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别... 详细信息

在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。

关键词：实时人机交互表情识别嵌入式隐马尔可夫模型人脸对齐 AdaBoost 面部表情识别隐马尔可夫模型嵌入式 HMM方法

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基于线性判别局部保留映射的人脸表情识别

信号处理 2009年第2期25卷 233-237页

作者：支瑞聪阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044

随着人机交互技术的发展,情感计算成为一个研究热点。局部保留映射(LPP)是一种最优的保持数据集局部结构的一种线性映射,它的特点是保留了样本的局部结构,但是它没有考虑判别信息,从而容易引起类间距离小的类别之间的重叠。本文提出了... 详细信息

随着人机交互技术的发展,情感计算成为一个研究热点。局部保留映射(LPP)是一种最优的保持数据集局部结构的一种线性映射,它的特点是保留了样本的局部结构,但是它没有考虑判别信息,从而容易引起类间距离小的类别之间的重叠。本文提出了基于线性判别的局部保留映射(DLPP)算法并将其应用到表情识别问题中。与LPP相比,DLPP的改进之处在于将判别分析的思想引入LPP。同时考虑样本间的相邻关系和模式类之间的相邻关系,从而得到能正确分类的最优投影方向。在Yale人脸库和JAFFE表情库中的一系列表情识别实验结果表明,DLPP对于人脸表情识别更为有效。

关键词：局部保留映射线性判别分析表情识别