基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别

• 作者: 万川 刘帅师 彭程 田彦涛
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 主动形状模型 局部纹理模型 RBF神经网络分类器
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 231-238
• 分类号: TP391
• 字数: 5181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.03.007

摘要

针对主动形状模型( ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进而得到改进的扩展加权局部纹理模型,它由中心局部纹理模型、前局部纹理模型和后局部纹理模型共3个子模型加权组成,并对加权参数进行实验优化,使各个特征点之间的联系更加紧密,模型的鲁棒性更好.通过表情识别实验对提出的EWASM算法和传统ASM算法进行对比,选用RBF神经网络分类器进行表情分类,实验结果表明EWASM算法收敛速度更快,识别率也得以提高,并解决了局部最小问题,能更有效地表征表情.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田彦涛	吉林大学通信工程学院	118	909	16.0	24.0
5	彭程	吉林大学通信工程学院	19	105	5.0	10.0
6	刘帅师	吉林大学通信工程学院	5	33	3.0	5.0
7	万川	吉林大学通信工程学院	3	19	2.0	3.0