基于RGB—D的人脸表情识别研究

• 作者: 吴会霞 陶青川 龚雪友
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 RGB—D 深度信息 ADABOOST
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2016,（3）
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41

摘要

针对二维人脸表情识别在复杂光照及光照条件较差时．识别准确率较低的问题．提出一种基于RGB—D的融合多分类器的面部表情识别的算法。该算法首先在图像的彩色信息（Y、Cr、Q）和深度信息（D）上分别提取其LPQ，Gabor，LBP以及HOG特征信息．并对提取的高维特征信息做线性降维（PCA）及特征空间转换（LDA），而后用最近邻分类法得到各表情弱分类器．并用AdaBoost算法权重分配弱分类器从而生成强分类器．最后用Baves进行多分类器的融合，统计输出平均识别率。在具有复杂光照条件变化的人脸表情库CurtinFaces和KinectFaceDB上，该算法平均识别率最高达到98．80％。试验结果表明：比较于单独彩色图像的表情识别算法，深度信息的融合能够更加明显的提升面部表情识别的识别率．并且具有一定的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶青川	四川大学电子信息学院	79	443	10.0	17.0
2	吴会霞	四川大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
3	龚雪友	四川大学电子信息学院	3	4	1.0	2.0