基于AAM-SIFT特征描述的两级SVM人脸表情识别

• 作者: 刘娟 胡敏 黄忠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主动外观模型 尺度不变特征变换 梯度方向直方图 特征分组 多姿态
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 178-183
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 3771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0450

摘要

采用AAM定位特征点、尺度不变特征变换(SIFT)描述特征的方式提出一种基于AAM-SIFT的表情特征提取方法.该方法用特征点周围区域梯度方向直方图描述表情特征;同时根据不同子区域对表情的贡献不同,将特征点分组并赋予不同权重,并用两级支持向量机(SVM)对融合的加权特征进行分类识别.在标准表情库和多姿态表情库上的验证结果表明,该方法能有效提高正面人脸表情的识别率,对一定偏转角度的非正面人脸表情也保持较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡敏	合肥工业大学计算机与信息学院	116	1456	20.0	34.0
2	黄忠	安庆师范学院物理与电气工程学院	37	132	7.0	10.0
6	刘娟	安庆师范学院物理与电气工程学院	17	69	4.0	7.0