本文選題：表情識(shí)別 + 稀疏表示�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年09期

【摘要】：為了降低樣貌、姿態(tài)、眼鏡以及表情定義不統(tǒng)一等因素對(duì)人臉表情識(shí)別的影響,提出一種人臉樣貌獨(dú)立判別的協(xié)作表情識(shí)別算法。首先,采用自動(dòng)的人臉檢測(cè)算法定位、對(duì)齊視頻每幀的人臉區(qū)域,并從人臉視頻序列中選擇峰值表情的人臉;然后,采用峰值人臉與某個(gè)表情類(lèi)內(nèi)的所有人臉產(chǎn)生表情類(lèi)內(nèi)差異人臉信息,并通過(guò)計(jì)算峰值表情人臉與表情類(lèi)內(nèi)差異人臉的差異信息獲得協(xié)作的表情表示;最后,采用基于稀疏的分類(lèi)器與表情表示決定每個(gè)人臉表情的標(biāo)簽。采用歐美與亞洲人臉的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本算法獲得了較好的表情識(shí)別準(zhǔn)確率,對(duì)不同樣貌、佩戴眼鏡的人臉樣本也具有較好的識(shí)別效果。
[Abstract]:In order to reduce the influence of facial features, posture, glasses and facial expression definitions on facial expression recognition, a collaborative facial expression recognition algorithm based on independent recognition of facial features is proposed.First, the automatic face detection algorithm is used to locate the face region of each frame of the video, and the human face with the peak facial expression is selected from the video sequence.Using the peak face and all the faces in a certain facial expression class to produce intra-facial expression difference information, and by calculating the difference information between the peak facial expression face and the facial expression class difference information, the cooperative expression of facial expression is obtained. Finally,A sparse classifier and facial expression are used to represent the labels that determine each person's facial expression.By using the database of European, American and Asian faces, the simulation results show that the algorithm has a good accuracy of facial expression recognition, and it also has a good recognition effect for face samples with different looks and glasses.
【作者單位】： 棗莊學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)石油大學(xué)(華東)理學(xué)院;
【基金】：山東省高�？蒲杏�(jì)劃研究項(xiàng)目(J15LN81,J13LN56) 棗莊學(xué)院大學(xué)生研究訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(2015061) 山東省教育廳項(xiàng)目(J13LN56)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1769418