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基于依存分析和错误驱动的中文时间表达式识别 被引量：21
1
作者 贺瑞芳 秦兵 +2 位作者 刘挺 潘越群 李生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期36-40,共5页
时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效... 时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效果;然后,采用错误驱动学习来进一步增强识别效果,根据错误识别结果和人工标注的差异自动地获取和改进规则,使系统的性能又提高了近3.5%。最终在封闭测试集和开放测试集上,F1值达到了76.38%和76.57%。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 时间表达式识别 触发词 依存分析 错误驱动学习
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自动构建时间基元规则库的中文时间表达式识别 被引量：16
2
作者 邬桐 周雅倩 +1 位作者 黄萱菁 吴立德 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期3-10,共8页
该文提出一种基于正则文法的时间表达式识别算法:它基于"时间基元"①进行规则构建,提高了时间表达式识别的召回率;同时使用基于错误驱动思想的规则剪枝算法,削减了从训练语料带来的噪声,提高了识别的正确率,两者搭配有效提高... 该文提出一种基于正则文法的时间表达式识别算法:它基于"时间基元"①进行规则构建,提高了时间表达式识别的召回率;同时使用基于错误驱动思想的规则剪枝算法,削减了从训练语料带来的噪声,提高了识别的正确率,两者搭配有效提高了系统整体性能。在ACE07中文语料上的实验结果显著超过了现有水平,F-score达到89.9%。该文提出的算法具有很好的通用性和扩展性,加以改进将可以有更广泛的应用。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 时间表达式识别 时间基元 timex2 错误驱动 正则表达式
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基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别 被引量：3
3
作者 贺瑞芳 秦兵 +2 位作者 潘越群 刘挺 李生 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期1258-1262,共5页
提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法。该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式，有效地解决了长距离依赖的问题，大大提高了识别效果；在此基础上，对比错误识别结果和人工标注... 提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法。该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式，有效地解决了长距离依赖的问题，大大提高了识别效果；在此基础上，对比错误识别结果和人工标注，采用启发式A＊算法搜索策略进行错误驱动学习，降低了规则学习的复杂度，并具有区分每条规则的有效性和规则间相容性的优点，使系统性能提高近6％。最终在封闭测试集和开放测试集上，F值分别达到了77．96％和77．92％。 展开更多
关键词 时间表达式识别 时间触发词 依存分析 错误驱动学习 A＊算法
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基于集成分类非定标摄像机单目表情识别的研究
4
作者 余涛 邹建华 +1 位作者 徐君 龙卓群 《黑龙江科学》 2023年第20期32-37,共6页
提出一个从一非定标摄像机单目视频中对人的面部表情自动识别的方法,通过一种类似面部肌肉分布的弹性模板来获得表情特征,完成相关规则化处理,随着一个表情的产生,这些特征在时空中变化形成的相应时间序列被逐行排列成矩阵,这个矩阵通... 提出一个从一非定标摄像机单目视频中对人的面部表情自动识别的方法,通过一种类似面部肌肉分布的弹性模板来获得表情特征,完成相关规则化处理,随着一个表情的产生,这些特征在时空中变化形成的相应时间序列被逐行排列成矩阵,这个矩阵通过一种保持邻域嵌入(NPE)的流行学习方法被降维,通过一种集成分类器HCRF+SVM来识别这种包含表情特征信息的矩阵,利用相关数据库进行测试。结果表明,该方法比用单个分类器(HCRF或SVM)直接从二维面部表情进行特征识别效率更高,比典型的Kotsia方法更鲁棒。 展开更多
关键词 集成分类器 时间序列 面部表情识别
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基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别 被引量：1
5
作者 周晓旭 黄向生 +1 位作者 徐斌 王阳生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第11期175-178,190,共5页
在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别... 在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。 展开更多
关键词 实时 人机交互 表情识别 嵌入式隐马尔可夫模型 人脸对齐 ADABOOST 面部表情识别 隐马尔可夫模型 嵌入式 HMM方法
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基于时序图像的面部表情识别算法研究
6
作者 李佳希 蔡思堃 +3 位作者 赵长宽 张昱 陈默 于戈 《计算机与数字工程》 2020年第12期2857-2863,共7页
在教学交互中,自动识别学生的情感状态是利用人工智能技术提升教学水平的一个重要手段。基于静态面部图像的表情识别是情感计算的主要方向,但在实际条件下,获取的图像很难满足要求,从而造成传统算法不可用。考虑到面部表情是在一定时间... 在教学交互中,自动识别学生的情感状态是利用人工智能技术提升教学水平的一个重要手段。基于静态面部图像的表情识别是情感计算的主要方向,但在实际条件下,获取的图像很难满足要求,从而造成传统算法不可用。考虑到面部表情是在一定时间内完成,具备时间连续性,经过采样获得的时序图像包含了丰富的表情信息,有利于提高表情计算的准确率。基于此技术思想,提出将经过仿射变换和时序帧叠加的高质量的复合图像作为表情计算输入,提取表情特征,并设计卷积神经网络模型进行表情分类。实验结果表明,模型的总体识别率较高。相对传统方法,该成果适用性更强。 展开更多
关键词 时序图像 表情识别 面部表情 卷积神经网络
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结合像素模式和特征点模式的实时表情识别 被引量：4
7
作者 梁华刚 易生 茹锋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第12期1737-1749,共13页
目的目前2D表情识别方法对于一些混淆性较高的表情识别率不高并且容易受到人脸姿态、光照变化的影响,利用RGBD摄像头Kinect获取人脸3D特征点数据,提出了一种结合像素2D特征和特征点3D特征的实时表情识别方法。方法首先,利用3种经典的LBP... 目的目前2D表情识别方法对于一些混淆性较高的表情识别率不高并且容易受到人脸姿态、光照变化的影响,利用RGBD摄像头Kinect获取人脸3D特征点数据,提出了一种结合像素2D特征和特征点3D特征的实时表情识别方法。方法首先,利用3种经典的LBP(局部二值模式)、Gabor滤波器、HOG(方向梯度直方图)提取了人脸表情2D像素特征,由于2D像素特征对于人脸表情描述能力的局限性,进一步提取了人脸特征点之间的角度、距离、法向量3种3D表情特征,以对不同表情的变化情况进行更加细致地描述。为了提高算法对混淆性高的表情识别能力并增加鲁棒性,将2D像素特征和3D特征点特征分别训练了3组随机森林模型,通过对6组随机森林分类器的分类结果加权组合,得到最终的表情类别。结果在3D表情数据集Face3D上验证算法对9种不同表情的识别效果,结果表明结合2D像素特征和3D特征点特征的方法有利于表情的识别,平均识别率达到了84.7%,高出近几年提出的最优方法 4.5%,而且相比单独地2D、3D融合特征,平均识别率分别提高了3.0%和5.8%,同时对于混淆性较强的愤怒、悲伤、害怕等表情识别率均高于80%,实时性也达到了10 15帧/s。结论该方法结合表情图像的2D像素特征和3D特征点特征,提高了算法对于人脸表情变化的描述能力,而且针对混淆性较强的表情分类,对多组随机森林分类器的分类结果加权平均,有效地降低了混淆性表情之间的干扰,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明了该方法相比普通的2D特征、3D特征等对于表情的识别不仅具有一定的优越性,同时还能保证算法的实时性。 展开更多
关键词 多特征提取 实时表情识别 随机森林 Kinect深度传感器 多表情分类
原文传递
基于面部特征检测的人脸表情实时识别 被引量：1
8
作者 苏萃文 柴国强 《电脑与电信》 2023年第1期17-21,26,共6页
针对传统方法特征提取识别准确率低、提取方法复杂以及深度学习方法模型复杂、实时性较差等缺点,提出了一种基于OpenCV和Dlib模型的人脸表情实时识别方法。首先,使用OpenCV实时采集并预处理图像;然后,使用Dlib预训练模型提取人脸特征点... 针对传统方法特征提取识别准确率低、提取方法复杂以及深度学习方法模型复杂、实时性较差等缺点,提出了一种基于OpenCV和Dlib模型的人脸表情实时识别方法。首先,使用OpenCV实时采集并预处理图像;然后,使用Dlib预训练模型提取人脸特征点;最后,结合本文提出的5个表情识别指标:眉毛的倾斜程度、眼睛的睁开程度、上嘴唇与鼻尖高度占比、嘴巴宽度占比和嘴巴高度占比,对人脸表情进行实时识别。通过搭建系统界面,简化操作,增强了识别方法的实用性。实验表明,所提出算法表情识别的准确率均到达96%以上,验证了其有效性。 展开更多
关键词 深度学习 人脸表情实时识别 OPENCV Dlib模型
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