基于自回归模型的动态表情识别

• 作者: 苏志铭 陈靓影
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态表情识别 几何特征 纹理特征 二阶自回归模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1085-1092
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6060字
• 语种: 中文

摘要

采用几何信息和纹理信息融合的混合特征,基于自回归(AR)模型,提出一种基于线段的相似度判决方法实现动态表情识别.首先在6种基本表情的图像序列训练集上进行训练得到6种AR模型,然后给定测试表情序列,对每一个测试序列通过6种AR模型生成6种预测序列,接着比较每种预测序列与实际给定序列的相似性,最终根据相似性判断所给序列的表情类别.为了更好地比较预测序列与给定序列的相似性,提出了一种基于线段的相似度判决方法.基于Cohn-Kanade+人脸表情库进行实验结果表明,该方法在动态表情识别上取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈靓影	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	20	64	4.0	7.0
5	苏志铭	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	1	11	1.0	1.0