基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别

• 作者: 吴勇 常捷 张灵 田小路 罗源
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 压缩感知 疲劳表情 基于稀疏表示分类 肯德尔和谐系数
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 305-309
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 6360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.061

摘要

为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法.首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE.其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类.在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法.可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴勇	广东工业大学计算机学院	4	32	3.0	4.0
2	张灵	广东工业大学计算机学院	56	196	8.0	10.0
3	常捷	广东工业大学计算机学院	4	12	3.0	3.0
4	罗源	广东工业大学计算机学院	6	7	2.0	2.0
5	田小路	广东工业大学计算机学院	2	5	2.0	2.0