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基于几何和纹理特征的表情层级分类方法

更新时间:2019-12-24 01:49:04 大小:2M 上传用户:zhiyao6查看TA发布的资源 标签:纹理特征 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对表情识别,为提取对个体差异鲁棒性更强的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于几何和纹理特征的表情层级分类方法.首先,构建基于中性脸相似度的几何特征提取方法,自动匹配样本相似中性脸,提取特征点比例系数几何特征;然后,利用充分矢量三角形提取纹理特征;最后,给出表情层级分类框架,在三个层级下分别利用提取特征判定表情类别.所提方法在JAFFE库和CK库上的实验结果表明,本文方法取得了比基于一般几何和纹理特征的识别方法更好的效果,证明了本文方法的有效性.


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1
Vol. 45 No. 1  
Jan. 2017  
2017  
1
ACTA ELECTRONICA SINICA  
基于几何和特征表情分类方法  
12  
12  
12  
1
12  
12  
, , , , ,  
胡 敏 许良凤 晓音 程轶红  
( 1.  
大学计算机与信息学肥  
230009; 2.  
先进智能机器重点实验室 肥  
230009)  
:
, , ,  
表情别 为异鲁棒性更特征 并效利特征身分性 本文提出基于几  
, , ,  
何和特征表情分类方法 首先 构建基于中几何特征方法 自动匹配本相提  
; , ; , ,  
取特征数几何特征 充分三角特征 最后 表情分类框架 下  
分别取特征表情类别 所提方法在  
JAFFE CK  
和  
的实验明 本文方法得了比基于一几何  
特征方法更效果 证明了本文方法的有效性  
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
表情几何和特征 分类  
:
TP391  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 01-0164-09  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 01. 023  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
A Hierarchical Classification Method of Expressions  
Based on Geometric and Texture Features  
12  
12  
12  
1
HU Min JIANG He WANG Xiao-hua XU Liang-feng ,  
12  
12  
HUANG Xiao-yin CHENG Yi-hong  
( 1. School of Computer and InformationHefei University of TechnologyHefeiAnhui 230009China;  
2. Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent MachineHefeiAnhui 230009China)  
Abstract: In order to strengthen the robustness of the extracted features for individual differences and use the distribu-  
tion characteristics of the features more effectivelythis paper presents a hierarchical classification method of expression  
based on geometric and texture features. Firstlya geometric feature extract method is constructed based on the similarity of  
neutral expressionwhich automatically matches with the similar neutral expression images of sample images and extract geo-  
metric features based on feature points scale factor. Thentexture features are extracted by using sufficient vector triangle pat-  
tern. Finallythe facial expression hierarchical classification framework is achieved by using the above features to judge ex-  
pression categories in the three layers respectively. Experiment results in JAFFE database and CK database show that the pro-  
posed method improves the recognition rate compared with the methods based on the typically geometric and texture fea-  
tures.  
Key words: expression recognition; geometric and texture features; similarity of neutral expression; hierarchical clas-  
sification  
进行关点定位 然后测定位点相对离  
1
引言  
7]  
, :  
最后特征 人 提出了直接  
表情别是人工智能的重要分年  
( Direct Geometric  
示关点位信息的直接几何特征  
FeatureDGF)  
, ,  
研究表情别进行研究 主要工作集中  
12]  
和间点位信息的几何  
表情特征分类别  
表情特征纹  
3]  
( Indirect Geometric FeatureIDGF) ,  
并 将  
DGF  
特征  
特征方法几何特征方法  
特征主  
Ga-  
8]  
IDGF  
融合 表达几何特征  
; Anwar Saeed  
人  
描述图像的方法有  
4]  
5]  
、 、 8 6  
眼角 部定位 个关点 计一化  
bor  
( Local Binary PatternLBP)  
波  
二值式  
6]  
几何特征向量几何特征 并通实验证了几何  
LBP  
几何特征方法首先对  
算法  
: 2015-05-19;  
: 2016-01-14; :  
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
165  
1
:
基于几何和特征表情分类方法  
9]  
; Song  
1 ,  
不相如图 所示 在中表情时于  
特征表情的重性  
人 利外  
( Active Apperance ModelAAM)  
模型 处理的  
表情图像特征有部研究首先二值分  
, ,  
惊讶图  
1( a)  
中的中  
;
1( b)  
1( c)  
惊讶  
表情时的大与图  
图  
的大在中表情时间高  
1( d)  
、  
图像 然据分出器区域等  
;
10]  
几何信息进行特征最后分类别  
上述几何特  
悲伤内角与中部通常平行 图  
方法同样问题 考虑体  
表情时部与中部平行 此  
异给表情别结不利等  
在基于表情几何特征表情体  
11]  
提出特征一定减少由  
表情误的一因素  
,  
表情特征而 该方法是  
基于知测表情方法 对未知  
表情广本文提出基于  
几何特征方法 程  
首先进行训练中的中表情之  
, ,  
试  
本相的中图像的特征  
, ,  
最后从  
的自几何特征 了  
几何特征异鲁棒提高了算法广性  
特征几何特征面  
描述表情图像的特征 一的特征往往使别  
, ,  
有一定的鲁棒性不理很  
研究多特征融合表情方法进行研究  
12]  
过表情实验使  
AAM  
定位表情点 在表情  
本文利用  
图像中表情且具定  
23  
特征方法分别嘴巴 部  
13]  
, ;  
位的特征 提高了表情正确率 人  
为特征特征定位效果如  
的  
Gabor Gabor  
特征问题 将  
多个方  
2
所示  
特征进行融合 并结进行表情特征  
.  
得了效果 多特征融合表情识  
方法表情特征的自身分往往们  
14]  
Zheng Zhang  
视  
提出人表情多特征分方法 该方法将  
LBP Gabor  
基于表情特征身分性  
特征结进行表情图像的别  
在与人无表情但  
LBP  
Gabor  
特征图像的较  
.  
将两弱 故本文提出表情  
p
定位点 的标  
i
( x y ) , ( 1)  
求取  
ii  
图像分类方法 表情好表现的  
:
15]  
特征两两式距离  
基于充分三角特征 与基于中似  
2
2
d = p p  
ij  
=
( x x ) + ( y y )  
j
( 1)  
、  
几何特征分别级  
i
j
i
i
j
i = 1223; j = 1223,  
特征两两间相对  
中  
表情特征的自身分进  
表情相对  
, ,  
表情充分个特征的有效性 得更  
表情中  
表情别结果  
不利本文特征训练的  
2
几何提取  
表情图像与自的中表情图像的特征相对距  
2. 1  
比作表情特征中  
基于中几何提取  
类个是  
定与本相大  
类个表情的大程  
的中图像 求取特征  

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