基于特定區(qū)域紋理描述和面部動態(tài)變化的自發(fā)性微笑判別技術(shù)(英文)
本文選題:面部特征定位 + 幾何特征。 參考:《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2017年07期
【摘要】:微笑作為一種典型的生物多樣性特征信號,在社會交往中有較大影響力,它揭示了人的情感感受和內(nèi)心狀態(tài)。自發(fā)性的微笑與假笑由不同大腦系統(tǒng)發(fā)出,在形態(tài)學(xué)和動力學(xué)上均存在差異。區(qū)分這兩種類型的微笑仍具有挑戰(zhàn)性,因為其中細(xì)微差別很難被肉眼觀察到,仍有待被識別捕捉。已有相關(guān)研究大多是提取自發(fā)性微笑的幾何特征,而外觀特征并沒有被充分利用,導(dǎo)致紋理信息的丟失。本文提出一種基于特定區(qū)域紋理描述來表示不同面部區(qū)域的局部模式變化,從而彌補(bǔ)幾何特征研究的局限性。每個面部區(qū)域的時間相位是通過計算相應(yīng)的面部區(qū)域強(qiáng)度來劃分,而非僅考慮嘴巴區(qū)域強(qiáng)度。同時利用支持向量機(jī)的中層融合策略,將兩種特征類型結(jié)合起來。實(shí)驗結(jié)果表明,本文提出的外觀表示法及其與基于幾何形狀的人臉動力學(xué)的結(jié)合技術(shù),在BBC、SPOS、MMI和UvA NEMO四個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中得到很好的應(yīng)用。
[Abstract]:As a typical signal of biodiversity, smile has great influence in social communication. It reveals the emotional feelings and inner state of people.Spontaneous smiles and fake smiles are produced by different brain systems, and there are differences in morphology and dynamics.Distinguishing between the two types of smiles is challenging because the nuances are hard to see and yet to be recognized and captured.Most of the related studies have extracted the geometric features of spontaneous smile, but the appearance features have not been fully utilized, resulting in the loss of texture information.In this paper, a texture description based on specific regions is proposed to represent the local pattern changes of different facial regions, which can make up for the limitations of geometric features.The temporal phase of each facial region is divided by calculating the corresponding strength of the facial region, rather than considering the strength of the mouth region.At the same time, the support vector machine (SVM) middle level fusion strategy is used to combine the two feature types.The experimental results show that the appearance representation presented in this paper and its combination with geometric shape based face dynamics are well applied in the four reference databases of BBCs SPOS MMI and UvA NEMO.
【作者單位】: MOE
【基金】:supported by the National Natural Science Foundation of China(No.60675025) the National High-Tech R&D Program(863)of China(No.2006AA04Z247) the Scientific and Technical Innovation Commission of Shenzhen Municipality,China(Nos.JCYJ20130331144631730 and JCYJ20130331144716089) the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education,China(No.20130001110011)
【分類號】:TP391.41
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,本文編號:1760900
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