教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-050467)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：赵力周晓彦邹采荣郑文明更多>>
- 相关机构：佛山科学技术学院东南大学南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法被引量：7
- 2009年
- 提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman"面部表情图片"数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。
- 周晓彦郑文明邹采荣赵力
- 关键词：核判别分析面部表情识别
- 基于偏最小二乘回归的人脸身份和表情同步识别方法被引量：2
- 2009年
- 将偏最小二乘回归方法用于人脸身份和表情的同步识别。首先,对每幅人脸图像进行脸部特征提取以及相应的语义特征定义。在脸部特征提取方面,从每幅图像中标定出若干脸部关键点位置,并提取图像在该关键点处的Gabor小波系数(Gabor特征)以及关键点的坐标值(几何特征),作为该图像的输入特征。语义特征则定义为该人脸图像所属的表情类别信息以及所对应的人脸身份信息。其次,利用核主成分分析(KPCA)方法对脸部Gabor特征和几何特征进行融合,使得输入特征具有更好的识别特性;最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立脸部特征和语义特征之间的关系模型,并运用此模型对某一测试人脸图像进行表情和身份的同步识别。通过在JAFFE国际表情数据库和AR人脸数据库上的对比实验,证实了所提方法的有效性。
- 周晓彦郑文明赵力邹采荣
- 关键词：偏最小二乘回归人脸识别面部表情识别
