基于混合特征提取的人脸情感识别研究

• 作者: 孙柏林 许华虎 陈开云 高珏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 表情识别 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 96-99
• 分类号: TP31
• 字数: 2776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.02.025

摘要

为了提高特征提取环节对表情识别率的影响,文中采用活动外观模型(AAM)提取整体形变信息,对眉毛及眼睛区域采用Cabor小波变换提取纹理信息,对嘴巴区域采用模板匹配法获取嘴部纹理信息,然后对提取的各个特征采用离散的隐马尔科夫模型得出6种表情概率,在识别阶段根据每个特征对6种表情的贡献权值分别进行特征加权融合,最后选择最大概率的表情作为表情识别结果.通过对10位女性6种表情图像进行训练实验,该方法有着良好的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许华虎	上海大学计算机工程与科学学院	47	391	10.0	18.0
3	高珏	上海大学计算中心	35	183	7.0	11.0
6	陈开云	上海大学计算机工程与科学学院	2	4	2.0	2.0
10	孙柏林	上海大学计算机工程与科学学院	2	4	2.0	2.0