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基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法
被引量：
6
1
作者
张建明
杨丽瑞
王良民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期643-646,649,共5页
针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准...
针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。
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关键词
表情识别
离散小波交换
标准正交非负矩阵分解
主观表现模型
典型相关分析
隐马尔可夫模型
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职称材料
题名
基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法
被引量：
6
1
作者
张建明
杨丽瑞
王良民
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期643-646,649,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673190)
江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目(05JDG020)
文摘
针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。
关键词
表情识别
离散小波交换
标准正交非负矩阵分解
主观表现模型
典型相关分析
隐马尔可夫模型
Keywords
facial
expression
recognition
Discrete
Wavelet
Transformation
（DWT）
orthonormal
non
-
negative
matrix
factorization
（
onmf
）
Active
Appearance
Model
（AAM）
Ca
non
ical
Correlation
Analysis
（CCA）
Hidden
Markov
Model
（HMM）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法
张建明
杨丽瑞
王良民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
6
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参考文献
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