基于脑电传感器的面部动作识别研究

• 作者: 刘亚群 单东升 周俊宇 王众 章学良
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 面部动作 脑电 肌电 模式识别 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1902-0099

摘要

提出了一种利用脑电传感器进行面部动作识别的方案.相比传统的可见光、深度相机、肌电方案,该方案具有体验感好、识别准确率高的特点.通过分析面部动作对脑电传感器产生的干扰信号特点,给出了系统设计,描述了基于支持向量机进行模式识别与分类的算法,最后通过实验验证,证明了该方案可在少样本的条件下,实现高精度的面部动作识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周俊宇	中国电子科技集团公司第十四研究所	2	0	0.0	0.0
2	王众	中国电子科技集团公司第十四研究所	1	0	0.0	0.0
3	章学良	中国电子科技集团公司第十四研究所	1	0	0.0	0.0
4	刘亚群	中国电子科技集团公司第十四研究所	1	0	0.0	0.0
5	单东升	中国电子科技集团公司第十四研究所	1	0	0.0	0.0