基于光流特征与高斯LDA的面部表情识别算法

• 作者: 严锡君 刘涛 周先春
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 光流 线性判断分析 支持向量机 高斯分布
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 286-290,319
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.10.053

摘要

文中提出了一种人脸表情识别的新方法,该方法采用动态的光流特征来描述人脸表情的变化差异,提高人脸表情的识别率.首先,计算人脸表情图像与中性表情图像之间的光流特征;然后,对传统的线性判断分析方法(LinearDiscriminant Analysis,LDA)进行扩展,采用高斯LDA方法对光流特征进行映射,从而得到人脸表情图像的特征向量;最后,设计多类支持向量机分类器,实现人脸表情的分类与识别.在JAFFE和CK人脸表情数据库上的表情识别实验结果表明,该方法的平均识别率比3种时比方法的高出2％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严锡君	河海大学计算机与信息学院	49	212	9.0	11.0
2	周先春	南京信息工程大学电子与信息工程学院	61	251	9.0	13.0
3	刘涛	江苏开放大学信息与机电工程学院	14	21	3.0	3.0