融合特征基于深度多核学习的动态表情识别

• 作者: 何秀玲 吴珂 蒋朗 高倩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 慢特征分析 峰值帧 特征融合 深度多核学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 218-223
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.039

摘要

针对传统动态表情识别方法由于需要处理多帧表情图片而导致提取的特征维数过高、特征类别较为单一、分类器较难适用异构特征数据等问题,提出在帧数不统一的表情图片序列中,利用慢特征分析自动检测表情序列的峰值帧,继而在峰值帧上分别提取表情的几何特征和Gabor特征后降维,并利用深度多核学习对几何特征和Gabor特征融合后的异构特征信息进行学习并分类,从而提高识别率.在The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+)表情库进行的实验结果表明,识别率可达到94.4%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何秀玲	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	34	180	7.0	12.0
2	吴珂	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	2	2	1.0	1.0
3	高倩	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	6	63	3.0	6.0
4	蒋朗	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	1	2	1.0	1.0