国际科技合作与交流专项项目(2010DFA11990)
- 作品数：3 被引量：40H指数：3
- 相关作者：毛峡易积政薛雨丽陈立江王晓侃更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国际科技合作与交流专项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电子电信更多>>
- 基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别被引量：23
- 2013年
- 人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。
- 易积政毛峡Ishizuka Mitsuru薛雨丽
- 关键词：人脸表情识别径向基神经网络
- 基于非线性流形学习的人脸面部运动估计被引量：5
- 2011年
- 由于人脸面部运动变化分布在一个低维非线性流形中,基于线性假设的主动外观模型采用主成分分析算法描述人脸形状的变化必然带来额外的估计误差。为降低或消除这一误差,该文提出一种改进的局部线性嵌入算法构建人脸形状-纹理空间,并将其应用于主动外观模型中。实验结果表明,不仅对于面部形变不大的人脸形状,局部线性嵌入-主动外观模型拥有更低的估计残差;而且对于一些变化较大的人脸形状,在主成分分析-主动外观模型跟踪失败的情况下,局部线性嵌入-主动外观模型依然可以取得很好的特征估计结果,弥补了主成分分析-主动外观模型的不足。
- 王晓侃毛峡Ishizuka Mitsuru
- 关键词：人脸识别主动外观模型局部线性嵌入
- 基于Fisher准则与SVM的分层语音情感识别被引量：12
- 2012年
- 针对说话人无关的语音情感识别,提出一个分层语音情感识别模型,由粗到细识别悲伤、愤怒、惊奇、恐惧、喜悦和厌恶6种情感.每层采用Fisher比率从288个备选特征中选择适合该层分类的特征,同时将Fisher比率作为输入参数训练该层的支持向量机分类器.基于北京航空航天大学情感语音数据库和德国柏林情感语音数据库,设计4组对比实验,实验结果表明,Fisher准则在两两分类特征选择上优于PCA,SVM在说话人无关的语音情感识别推广方面优于人工神经网络(ANN).在两个数据库的基础上得到类似结果,说明文中分类模型具有一定的跨文化适应性.
- 陈立江毛峡Mitsum ISHIZUKA
- 关键词：语音情感识别FISHER准则支持向量机
