【摘要】：針對表情識別,為提取對個體差異魯棒性更強的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于幾何和紋理特征的表情層級分類方法.首先,構(gòu)建基于中性臉相似度的幾何特征提取方法,自動匹配樣本相似中性臉,提取特征點比例系數(shù)幾何特征;然后,利用充分矢量三角形提取紋理特征;最后,給出表情層級分類框架,在三個層級下分別利用提取特征判定表情類別.所提方法在JAFFE庫和CK庫上的實驗結(jié)果表明,本文方法取得了比基于一般幾何和紋理特征的識別方法更好的效果,證明了本文方法的有效性.
[Abstract]:For facial expression recognition, in order to extract features that are more robust to individual differences and effectively utilize the distribution of features themselves, a facial expression classification method based on geometric and texture features is proposed in this paper. Firstly, a geometric feature extraction method based on the similarity of neutral faces is constructed to automatically match the sample similar neutral faces and extract the geometric features of the scale coefficients of feature points, and then, the texture features are extracted by using full vector triangles. Finally, the hierarchical classification framework of facial expression is given, and the feature extraction is used to determine the facial expression category under the three levels. The experimental results on JAFFE library and CK library show that the proposed method is more effective than that based on general geometric and texture features, and the effectiveness of the proposed method is proved.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院;情感計算與先進智能機器安徽省重點實驗室;
【分類號】：TP391.41

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