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摘要:
针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.
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文献信息
篇名 基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 Gabor特征 表情识别 梯度Gabor直方图 分块直方图 梯度方向
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1856-1861
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3542字 语种 中文
DOI
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 许良凤 合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 41 320 10.0 16.0
2 胡敏 合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 116 1456 20.0 34.0
3 王晓华 合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 37 504 11.0 22.0
4 朱弘 合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 4 93 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
Gabor特征
表情识别
梯度Gabor直方图
分块直方图
梯度方向
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
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15
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94943
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