基于层次结构化字典学习的人脸表情识别

• 作者: 张灵 朱思豪 田小路 罗源 陈云华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 结构化字典 K-SVD算法 层次分析法 人脸表情识别
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3514-3517
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.070

摘要

针对传统稀疏表示方法构建的字典不具备判别性的问题,以K-SVD算法为基础,对判别字典的构建和分类求解进行了研究,提出一种基于层次结构化字典学习的表情识别方法.先将训练样本切割出眼眉、脸颊和嘴三部分,对分割的各部分利用K-SVD算法得到块字典向量,再用层次分析法的权重赋值方法求块字典向量的权重值,构成各类子字典.将所有的子字典进行联合,用结构化字典学习算法求解.测试样本的归类取决于求解结果重构的效果.在JAFFE和CK表情库上的实验表明,该算法在保证了字典判别性的同时,也达到了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张灵	广东工业大学计算机学院	56	196	8.0	10.0
2	陈云华	广东工业大学计算机学院	35	152	8.0	10.0
3	罗源	广东工业大学计算机学院	6	7	2.0	2.0
4	朱思豪	广东工业大学计算机学院	2	3	1.0	1.0
5	田小路	广东工业大学计算机学院	2	5	2.0	2.0