基于张量分析的表情特征提取

• 作者: 刘永娜 孙波 张树玲 张迪 罗继鸿 陈玖冰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 表情特征提取 表情识别 情感识别 张量分析
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 145-148,226
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0344

摘要

表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性，现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体，然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时，理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题，在三维空间建立人脸张量；然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离，使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后，在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙波	北京师范大学信息科学与技术学院	46	532	14.0	21.0
2	张迪	北京师范大学信息科学与技术学院	19	379	6.0	19.0
3	张树玲	北京师范大学信息科学与技术学院	2	15	2.0	2.0
4	刘永娜	北京师范大学信息科学与技术学院	4	52	3.0	4.0
5	罗继鸿	北京师范大学信息科学与技术学院	3	47	2.0	3.0
6	陈玖冰	北京师范大学信息科学与技术学院	5	54	3.0	5.0