本文關(guān)鍵詞：基于差分能量圖和CGBP的微表情識(shí)別　出處：《西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 圖像處理 微表情識(shí)別 差分能量圖 中心化Gabor二值化模式 ELM分類器

【摘要】：微表情是一種不能自主控制和偽裝的面部表情,其與誠信度的關(guān)系密切,具有持續(xù)時(shí)間短且難以識(shí)別的特征.為提高計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別微表情的準(zhǔn)確性,提出一種基于差分能量圖和中心化Gabor二值模式(centralized Gabor binary patterns,CGBP)的微表情識(shí)別方法.該方法首先利用差分法計(jì)算微表情序列的能量得到差分能量圖,獲得人臉面部肌肉相位的變化;其次將Gabor與中心二值模式CBP相結(jié)合,得到CGBP算子對(duì)能量圖進(jìn)行微表情的特征提取;最后利用ELM分類器進(jìn)行微表情分類識(shí)別.在CASME微表情庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法比LBP-TOP、DTSA3、Gabor、VLBP、CBP-TOP算法更能有效地獲得微表情序列的時(shí)空紋理特征,平均識(shí)別率為86.54%.
[Abstract]:Microfacial expression is a kind of facial expression which can not be controlled and camouflaged independently. It is closely related to the degree of honesty and has the characteristics of short duration and difficult to recognize. In order to improve the accuracy of automatic recognition of microexpressions by computer. A centralized Gabor binary patterns based on differential energy diagram and central Gabor binary mode is proposed. In this method, the difference method is used to calculate the energy of microfacial expression sequence to obtain the difference energy map, and the phase change of facial muscle is obtained. Secondly, the Gabor is combined with the central binary mode CBP, and the CGBP operator is obtained to extract the feature of the micro-expression of the energy map. Finally, the ELM classifier is used to classify and recognize microexpressions. The experimental results on CASME microfacial expression database show that the proposed method is better than LBP-Topo DTSA3 / GaborBP. The CBP-TOP algorithm is more effective in obtaining temporal and spatial texture features of microfacial expression sequences with an average recognition rate of 86.54.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院;中國汽車技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60302018) 天津市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(14RCGFGX00846) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015202239)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 人臉表情識(shí)別的目的是在非接觸的情況下通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別出人臉的表情,進(jìn)一步分析出人的情感或情緒,是智能化人機(jī)接口領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題[1-2].然而,人除了有普通表情,還存在著兩種難以被人覺察的表情,一種是強(qiáng)度非常低的弱表情(subtle expression),另一種是持續(xù)時(shí)間非

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本文編號(hào)：1361286