基于混合特征和分类树的细微表情识别方法

李婷; 詹永照; 周庚涛

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基于混合特征和分类树的细微表情识别方法

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目前多数人脸表情识别的研究仅限于6种基本表情,未考虑到人脸表情变化是细微的.因此提出了基于混合特征和分类树的细微表情识别方法.对眼睛区域采用Gabor小波变换提取纹理变化特征,对鼻子区域采用2D-DCT提取纹理变化特征,而对嘴巴区域采用改进的AAM提取形状变化特征.分类识别时,将易混淆表情先归为一类进行表情的粗分类,然后对类内的表情选择相应表情贡献较大的特征子区域中的特征,进行表情细分类.在每级分类识别过程中,对每个区域采用离散HMM得出表情概率,最后采用在训练阶段得到的贡献权值进行加权融合得到分类结果.实验结果表明,该方法能够得到较好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的细微表情识别.

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来源
《计算机工程与设计》 |2008年第22期|5798-5801|共4页
作者
李婷; 詹永照; 周庚涛;
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作者单位

江苏大学;

计算机科学与通信工程学院;

江苏;

镇江;

212013;

江苏大学;

计算机科学与通信工程学院;

江苏;

镇江;

212013;

江苏大学;

计算机科学与通信工程学院;

江苏;

镇江;

212013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
细微表情识别; 分类树; Gabor小波变换; 离散余弦变换; 主动表观模型; 隐马尔可夫模型;

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