基于自适应词典学习和稀疏表示的人脸表情识别

• 作者: 夏海英 徐鲁辉 杜海明 颜远辉
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 稀疏表示 词典学习 随机块 自适应
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 45-48,56
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2013.009

摘要

提出了一种基于随机块特征和自适应词典学习的人脸表情识别方法。利用Haar-like特征和人脸几何结构信息可靠定位眼睛和嘴巴；在眼睛和嘴巴附近抽取随机块，构建特征矢量；将特征矢量进行词典学习，得到表情词典；根据待测表情在表情词典上的稀疏分解对表情进行分类。在JAFFE和Cohn-kanade表情库中进行了对比实验，结果表明该方法具有较好的识别性能，对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜海明	郑州轻工业学院电气信息工程学院	21	47	4.0	5.0
2	夏海英	广西师范大学电子工程学院	24	118	7.0	10.0
3	颜远辉	广西师范大学电子工程学院	2	4	1.0	2.0
4	徐鲁辉	广西师范大学电子工程学院	3	29	3.0	3.0