本文關(guān)鍵詞：可鑒別的多特征聯(lián)合稀疏表示人臉表情識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： 多特征 表情識(shí)別 聯(lián)合稀疏表示 特征融合

【摘要】：針對(duì)目前多種特征聯(lián)合的方式多為線性組合方式的問(wèn)題,提出一種融合圖像紋理特征和全局位置特征的可鑒別的多特征聯(lián)合稀疏表示人臉表情識(shí)別方法.該方法首先獲取人臉圖像的紋理特征和全局位置信息,構(gòu)建訓(xùn)練字典,通過(guò)引入鑒別損失函數(shù),優(yōu)化稀疏表示的字典.然后在懲罰函數(shù)中引入基于類級(jí)聯(lián)合稀疏正則項(xiàng),對(duì)局部紋理特征和全局位置特征進(jìn)行聯(lián)合稀疏表示,最后將稀疏表示獲得的稀疏系數(shù)矩陣送入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和表情識(shí)別.在Curtin Faces和BU_3DFE人臉表情庫(kù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在降低聯(lián)合特征維度的同時(shí),能夠挖掘多種特征之間的關(guān)聯(lián)性,并使得學(xué)習(xí)到的稀疏系數(shù)更具鑒別性,與新近的多特征融合人臉表情識(shí)別方法相比,對(duì)BU_3DFE庫(kù)的7種情感上面平均識(shí)別率提高了2.5%-5%.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;江蘇國(guó)光信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 多特征 表情識(shí)別 聯(lián)合稀疏表示 特征融合
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272211)的資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人臉表情識(shí)別是使用計(jì)算機(jī)分析特定表演者的臉部表情和變化,進(jìn)而確定表演者的內(nèi)心情感變化,人臉表情識(shí)別已經(jīng)成為情感計(jì)算、人機(jī)交互、模式識(shí)別等領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向.人臉表情識(shí)別主要包括特征提取和表情識(shí)別兩大步驟.在人臉表情特征提取方面近年來(lái)受到了許多研究者

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李映;張艷寧;許星;;基于信號(hào)稀疏表示的形態(tài)成分分析:進(jìn)展和展望[J];電子學(xué)報(bào);2009年01期

2 趙瑞珍;王飛;羅阿理;張彥霞;;基于稀疏表示的譜線自動(dòng)提取方法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2009年07期

3 楊蜀秦;寧紀(jì)鋒;何東健;;基于稀疏表示的大米品種識(shí)別[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2011年03期

4 史加榮;楊威;魏宗田;;基于非負(fù)稀疏表示的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年05期

5 高志榮;熊承義;笪邦友;;改進(jìn)的基于殘差加權(quán)的稀疏表示人臉識(shí)別[J];中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

6 朱杰;楊萬(wàn)扣;唐振民;;基于字典學(xué)習(xí)的核稀疏表示人臉識(shí)別方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2012年05期

7 耿耀君;張軍英;袁細(xì)國(guó);;一種基于稀疏表示系數(shù)的特征相關(guān)性測(cè)度[J];模式識(shí)別與人工智能;2013年01期

8 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年05期

9 李正周;王會(huì)改;劉梅;丁浩;金鋼;;基于形態(tài)成分稀疏表示的紅外小弱目標(biāo)檢測(cè)[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2013年04期

10 胡正平;趙淑歡;李靜;;基于塊稀疏遞推殘差分析的稀疏表示遮擋魯棒識(shí)別算法研究[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 何愛(ài)香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識(shí)別研究[A];虛擬運(yùn)營(yíng)與云計(jì)算——第十八屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2013年

2 樊亞翔;孫浩;周石琳;鄒煥新;;基于元樣本稀疏表示的多視角目標(biāo)識(shí)別[A];2013年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第五分冊(cè)）[C];2013年

3 葛鳳翔;任歲玲;郭鑫;郭良浩;孫波;;微弱信號(hào)處理及其研究進(jìn)展[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2013年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李進(jìn)明;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 王亞寧;基于信號(hào)稀疏表示的電機(jī)故障診斷研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

3 姚明海;視頻異常事件檢測(cè)與認(rèn)證方法研究[D];東北師范大學(xué);2015年

4 黃國(guó)華;蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)與藥物適應(yīng)癥預(yù)測(cè)方法研究[D];上海大學(xué);2015年

5 王瑾;基于稀疏表示的數(shù)據(jù)收集、復(fù)原與壓縮研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

6 王文卿;基于融合框架與稀疏表示的遙感影像銳化[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 解虎;高維小樣本陣列自適應(yīng)信號(hào)處理方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 秦振濤;基于稀疏表示及字典學(xué)習(xí)遙感圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學(xué);2015年

9 薛明;基于稀疏表示的在線目標(biāo)跟蹤研究[D];上海交通大學(xué);2014年

10 孫樂(lè);空譜聯(lián)合先驗(yàn)的高光譜圖像解混與分類方法[D];南京理工大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王道文;基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心電信號(hào)分類[D];河北大學(xué);2015年

3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學(xué);2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線圖像去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

5 趙孝磊;基于圖像分塊稀疏表示的人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學(xué)習(xí)的視覺(jué)追蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應(yīng)倒易晶胞的遙感圖像復(fù)原方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

9 楊爍;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的稀疏表示/壓縮采樣研究[D];西南交通大學(xué);2015年

10 應(yīng)艷麗;基于低秩稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：976039