本文關(guān)鍵詞：基于最優(yōu)支持度的證據(jù)融合表情識(shí)別方法

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【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)多區(qū)域表情特征的決策級(jí)融合,提出一種基于最優(yōu)支持度的表情證據(jù)融合方法。首先,將眉毛、眼睛、嘴巴3個(gè)顯著區(qū)域的紋理特征作為表情分類證據(jù),并采用指數(shù)函數(shù)構(gòu)建各證據(jù)的初始基本概率分配;然后,在有監(jiān)督學(xué)習(xí)下構(gòu)建證據(jù)支持度的優(yōu)化式,同時(shí)將權(quán)重求解轉(zhuǎn)化為同類樣本支持度的最大化和異類樣本支持度的最小化,并對(duì)初始基本概率分配進(jìn)行修正;最后,基于登普斯特-謝弗(Dempster-Shafer,D-S)證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)三區(qū)域證據(jù)的決策融合。該算法在CohnKanade庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得了94.2%的平均識(shí)別率以及752 ms的平均識(shí)別時(shí)間。與現(xiàn)有的決策融合和分類方法相比,特別提高了害怕、傷心、厭惡等不易分類表情的識(shí)別率。所提方法不僅具有較高分類識(shí)別率,而且對(duì)各表情分類保持較好魯棒性。
【作者單位】： 安慶師范大學(xué)物理與電氣工程學(xué)院;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;
【關(guān)鍵詞】： 多證據(jù)融合 表情識(shí)別 登普斯特-謝弗證據(jù)理論 最優(yōu)支持度
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年基金(61300119) 安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(ACAIM160106) 安徽省教育廳自然科學(xué)研究項(xiàng)目(AQKJ2015B014)資助
【分類號(hào)】：TP391.41;TP202
【正文快照】： 1引言人臉表情作為非口頭溝通中最有效的形式廣泛應(yīng)用于人機(jī)情感交互等領(lǐng)域。人們一方面挖掘描述能力強(qiáng)、魯棒性好、維數(shù)低的表情特征;一方面研究不同面部區(qū)域?qū)Ρ砬轭悇e的影響[1]。如何構(gòu)建并融合多區(qū)域特征以提高表情識(shí)別率及分類魯棒性,已成為表情識(shí)別領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。針

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：894243