基于小数据集下贝叶斯网络建模的面部表情识别

• 作者: 徐成 李梦然 肖秦琨 郭文强 高文强
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 面部表情识别 活动单元 小数据集 贝叶斯网络建模
• 年，卷（期）: 2018,（35）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 179-183
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2018.35.030

摘要

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法.首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算;最后利用联合树推理算法识别出面部表情.实验结果表明:在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖秦琨	西安工业大学电子信息工程学院	36	224	9.0	12.0
2	郭文强	陕西科技大学电气与信息工程学院	45	214	7.0	12.0
3	高文强	陕西科技大学电气与信息工程学院	7	12	3.0	3.0
4	徐成	陕西科技大学电气与信息工程学院	1	3	1.0	1.0
5	李梦然	陕西科技大学电气与信息工程学院	1	3	1.0	1.0