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摘要:
针对现阶段人脸表情识别过程中所遇到的问题,基于三维数据库BU-3DFE中的三维表情数据,研究三维人脸表情数据的点云对齐及基于对齐数据的双线性模型建立,对基于双线性模型的识别算法加以改进,形成新的识别分类算法,降低原有算法中身份特征参与计算的比重,最大可能地降低身份特征对于整个表情识别过程的影响。旨在提高表情识别的结果,最终实现高鲁棒性的三维表情识别。
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文献信息
篇名 基于双线性模型的人脸表情识别技术
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 面部表情识别 特征提取 双线性模型 TPS对齐
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 89-93
页数 5页 分类号 TP391
字数 4721字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.07.020
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 徐欢 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
面部表情识别
特征提取
双线性模型
TPS对齐
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
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