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摘要:
人脸像的面部表情识别一直是人脸识别的一个难点.为了提高表情人脸识别的鲁棒性,提出了一种基于特征运动的人脸识别方法.该方法首先利用块匹配的方法来确定表情人脸和无表情人脸之间的运动向量,然后利用主成分分析方法(PCA)从这些运动向量中,产生低维子空间,称之为特征运动空间.测试时,先将测试人脸与无表情人脸之间的运动向量投影到特征运动空间,再根据这个运动向量在特征运动空间里的残差进行人脸识别.同时还介绍了基于特征运动的个人模型方法和公共模型方法,实验结果证明,该新算法在表情人脸的识别上,优于特征脸方法,有非常高的识别率.
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文献信息
篇名 基于特征运动的表情人脸识别
来源期刊 中国图象图形学报A辑 学科 工学
关键词 基于特征运动的方法 特征脸 特征运动 运动向量残差 特征运动空间
年,卷(期) 2002,(11) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 1139-1143
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5600字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2002.11.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈平 浙江大学计算机科学和工程系 79 780 16.0 25.0
2 金连甫 浙江大学计算机科学和工程系 54 648 15.0 23.0
3 余冰 浙江大学计算机科学和工程系 2 97 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
基于特征运动的方法
特征脸
特征运动
运动向量残差
特征运动空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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