基于图像模式和特征点模式结合的面部表情识别

• 作者: 蒋婵 陈春燕 黄晁
• 来源期刊: 数据通信
• 关键词: 表情识别 神经网络 特征提取 多特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 技术方案
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 字数: 2802字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5057.2018.06.004

摘要

针对目前直接利用图像进行表情识别而造成正确率不高的问题,本文提出了一种基于图像模式和特征点模式结合的表情识别方法.首先检测人脸特征点,得到面部图像;接着将各个特征点的位置、特征点之间的距离作为人脸表情的特征点特征,并把得到的特征点特征转换为特征点图像;最后用神经网络分别对面部图像和特征点图像进行预测,将预测的结果进行加权融合,得到最终的表情识别结果.在JAFFE和CK+数据库的实验结果表明了上述方法的有效性,在正确率上,相对于直接对图像进行识别提高了约2％,相对于现有的正确率最高的方法提高了约1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晁	宁波中国科学院信息技术应用研究院	6	15	2.0	3.0
2	陈春燕	宁波大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0
3	蒋婵	宁波大学信息科学与工程学院	2	4	1.0	2.0