基于Kinect的面部表情获取与识别方法研究

• 作者: 余冰 程露 胡新荣
• 来源期刊: 科技创业月刊
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect感应器 KPCA FACS SVM
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 116-117,120
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1665-2272.2016.08.047

摘要

目前,部表情识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景.文章提出一种使用微软公司Kinect采集面部三维数据进行表情识别的方法.通过Kinect采集的深度和彩色数据,生成人体骨骼,利用头部节点进行面部追踪.对三维面部进行了归一化处理和PCS校正之后,用方法进行特征信息提取,结合FACS设计SVM分类器进行表情分类.通过三组对比实验分析了此方法的优缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡新荣		20	35	4.0	5.0
2	余冰		2	1	1.0	1.0
3	程露		2	1	1.0	1.0