本文關(guān)鍵詞：融合局部特征的面部遮擋表情識(shí)別

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【摘要】：目的針對(duì)人臉表情識(shí)別中存在局部遮擋的問題,提出一種融合局部特征的面部遮擋表情識(shí)別方法。方法首先,為了減少噪聲的影響,利用高斯濾波對(duì)歸一化后的圖像進(jìn)行去噪處理;然后根據(jù)人臉不同部位對(duì)表情識(shí)別的不同貢獻(xiàn)度,將圖像劃分為兩個(gè)重要的子區(qū)域,并分別對(duì)該子區(qū)域進(jìn)行不重疊分塊處理;采用改進(jìn)的中心對(duì)稱局部二值模式(差值中心對(duì)稱局部二值模式DCS-LBP)和改進(jìn)的差值局部方向模式(梯度中心對(duì)稱局部方向模式GCS-LDP)對(duì)各個(gè)子塊提取相應(yīng)的特征,并采用級(jí)聯(lián)的方式得到圖像的特征直方圖;最后結(jié)合最近鄰分類器對(duì)表情圖像進(jìn)行分類識(shí)別:利用卡方距離求取測(cè)試集圖像與訓(xùn)練集圖像特征直方圖之間的距離,同時(shí)考慮到遮擋的干擾以及每個(gè)子塊包含信息量的不同,利用信息熵對(duì)子塊得到的卡方距離進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)。結(jié)果在日本女性人臉表情庫(kù)(JAFFE)和Cohn-Kanade(CK)人臉表情庫(kù)上進(jìn)行了3次交叉實(shí)驗(yàn)。在JAFFE庫(kù)中隨機(jī)遮擋、嘴部遮擋和眼部遮擋分別可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均識(shí)別率;在CK庫(kù)中隨機(jī)遮擋、嘴部遮擋和眼部遮擋分別可以取得99%、98.67%和99%以上的平均識(shí)別率。結(jié)論該特征提取方法通過融合梯度方向上灰度值的差異以及梯度方向之間邊緣響應(yīng)值的差異來描述圖像的特征,更加完整地提取了圖像的細(xì)節(jié)信息。針對(duì)遮擋情況,本文采用的圖像分割和信息熵自適應(yīng)加權(quán)方法,有效地降低了遮擋對(duì)表情識(shí)別的干擾。在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,與經(jīng)典的局部特征提取方法以及遮擋問題處理方法的對(duì)比表明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院情感計(jì)算與先進(jìn)智能機(jī)器安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;德島大學(xué)先端技術(shù)科學(xué)教育部;
【關(guān)鍵詞】： 人臉表情識(shí)別 局部遮擋 差值中心對(duì)稱局部二值模式(DCS-LBP) 梯度中心對(duì)稱局部方向模式(GCS-LDP) 自適應(yīng)加權(quán)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300119,61432004) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1408085MKL16)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 近年來,人臉表情識(shí)別研究受到了廣泛關(guān)注,其相關(guān)技術(shù)也越來越成熟,但大多數(shù)研究和技術(shù)實(shí)現(xiàn)是在受控條件下進(jìn)行的。隨著表情識(shí)別研究的深入,研究者們發(fā)現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用中,需要魯棒的人臉表情識(shí)別方法來克服光照、遮擋和姿態(tài)等問題[1]。在遮擋情況下的人臉表情識(shí)別方面,Buci

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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7 劉曉e，

本文編號(hào)：1038104