基于局部SVM分类器的表情识别方法

• 作者: 孙正兴 徐文晖
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 局部支撑向量机 活动形状模型 几何特征
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 455-466
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 2530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2008.05.012

摘要

提出了一种新的视频人脸表情识别方法.该方法将识别过程分成人脸表情特征提取和分类2个部分,首先采用基于点跟踪的活动形状模型(ASM)从视频人脸中提取人脸表情几何特征;然后,采用一种新的局部支撑向量机分类器对表情进行分类.在Cohn-Kanade数据库上对KNN、 SVM、 KNN-SVM和LSVM 4种分类器的比较实验结果验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙正兴	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	85	2299	21.0	46.0
2	徐文晖	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	2	29	2.0	2.0