基于粗略到精细分类的面部表情识别方法

• 作者: 冯晓毅 崔洁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 面部表情 局域二值模式 表情分类 加权卡方值
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 168-169,172
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2706字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.05.060

摘要

为了更准确地识别人的表情,在识别人脸7种基本表情(愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊讶)时,采用了局域二值模式技术提取面部特征,进行由粗略到精细的表情分类.在粗略分类阶段,7种基本表情中的2种表情被选为初步分类结果(候选表情).在精细分类阶段,选用计算加权卡方值确定最终分类结果.采用日本的Jaffe表情数据库来验证算法性能,对陌生人表情的识别率为77.9%,其结果优于采用同样数据库的其他方法,且易于实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔洁	西北工业大学电子信息学院	3	17	2.0	3.0
2	冯晓毅	西北工业大学电子信息学院	57	546	13.0	21.0