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人脸表情识别研究的新进展 被引量：62
1
作者 刘晓旻 谭华春 章毓晋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第10期1359-1368,共10页
人脸表情识别(fac ial expression recogn ition,简称FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法。本文综述了国内外近4年人脸表情识别(FER)技术的最新发展。首先,介绍了FER系统的组成:... 人脸表情识别(fac ial expression recogn ition,简称FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法。本文综述了国内外近4年人脸表情识别(FER)技术的最新发展。首先,介绍了FER系统的组成:人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法。然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析。最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 人脸表情识别 表情特征提取 表情分类 人脸表情数据库
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人脸表情识别方法综述 被引量：39
2
作者 王志良 陈锋军 薛为民 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2003年第12期63-66,共4页
人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较 ,提出了人脸表情识别技术实... 人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较 ,提出了人脸表情识别技术实用化所需要考虑的几个方面 ,进而展望了今后人脸表情识别技术的发展方向。 展开更多
关键词 人脸表情识别 模式识别 人工智能 计算机 模板匹配 计算机
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基于局部线性嵌入(LLE)非线性降维的多流形学习 被引量：48
3
作者 马瑞 王家廞 宋亦旭 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期582-585,共4页
为了研究多人脸多表情数据集的多流形学习问题,提出了一种基于局部线性嵌入（LLE）算法的多流形学习方法。对于分布在不同流形上的高维数据,该方法在降维的同时首先对数据集进行非监督的聚类,然后分析每一类数据的低维流形的本质维数以... 为了研究多人脸多表情数据集的多流形学习问题,提出了一种基于局部线性嵌入（LLE）算法的多流形学习方法。对于分布在不同流形上的高维数据,该方法在降维的同时首先对数据集进行非监督的聚类,然后分析每一类数据的低维流形的本质维数以及流形空间的构成,聚类及流形空间的确定是通过对LLE降维的结果进行分析而完成的,计算复杂度小。在Cohn-Kanade人脸表情数据库上的表情识别实验表明,该方法在多人脸多表情流形的学习中优于基本的LLE算法,表情的识别率提高了20%~40%。 展开更多
关键词 人脸表情识别 局部线性嵌入(LEE) 流形
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一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法 被引量：36
4
作者 邓洪波 金连文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期322-329,共8页
针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取... 针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA+LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。 展开更多
关键词 局部Gabor滤波器组 特征提取 主元分析 线性判别分析 人脸表情识别
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一种用于人脸表情识别的卷积神经网络 被引量：49
5
作者 卢官明 何嘉利 +1 位作者 闫静杰 李海波 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2016年第1期16-22,共7页
为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维... 为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后,采用Softmax分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器(GPU)在CK+人脸表情数据库上进行了实验,结果表明了CNN用于人脸表情识别的性能和泛化能力。 展开更多
关键词 人脸表情识别 卷积神经网络 深度学习 图形处理器 特征提取
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基于生成式对抗网络的鲁棒人脸表情识别 被引量：44
6
作者 姚乃明 郭清沛 +2 位作者 乔逢春 陈辉 王宏安 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期865-877,共13页
人们在自然情感交流中经常伴随着头部旋转和肢体动作,它们往往导致较大范围的人脸遮挡,使得人脸图像损失部分表情信息.现有的表情识别方法大多基于通用的人脸特征和识别算法,未考虑表情和身份的差异,导致对新用户的识别不够鲁棒.本文提... 人们在自然情感交流中经常伴随着头部旋转和肢体动作,它们往往导致较大范围的人脸遮挡,使得人脸图像损失部分表情信息.现有的表情识别方法大多基于通用的人脸特征和识别算法,未考虑表情和身份的差异,导致对新用户的识别不够鲁棒.本文提出了一种对人脸局部遮挡图像进行用户无关表情识别的方法.该方法包括一个基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein generative adversarial net,WGAN)的人脸图像生成网络,能够为图像中的遮挡区域生成上下文一致的补全图像;以及一个表情识别网络,能够通过在表情识别任务和身份识别任务之间建立对抗关系来提取用户无关的表情特征并推断表情类别.实验结果表明,我们的方法在由CK+,Multi-PIE和JAFFE构成的混合数据集上用户无关的平均识别准确率超过了90%.在CK+上用户无关的识别准确率达到了96%,其中4.5%的性能提升得益于本文提出的对抗式表情特征提取方法.此外,在45?头部旋转范围内,本文方法还能够用于提高非正面表情的识别准确率. 展开更多
关键词 人脸补全 用户无关 人脸表情识别 生成式对抗网络 卷积神经网络
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用于人脸表情识别的多分辨率特征融合卷积神经网络 被引量：34
7
作者 何志超 赵龙章 陈闯 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第7期364-369,共6页
在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分辨率特征融合的卷积神... 在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分辨率特征融合的卷积神经网络。利用两个相互独立且深度不同的通道对图片进行特征提取,使卷积神经网络自主学习同一图像下不同分辨率的特征,然后将不同分辨率的特征送入全连接层并进行特征融合,最后经过softmax分类器进行表情分类。在JAFFE和CK+表情数据库上进行了多次实验,结果表明,与传统的机器学习方法和现有的卷积神经网络结构相比,所提卷积神经网络结构模型具有稳健性好、泛化能力强、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 机器视觉 人脸表情识别 特征提取 卷积神经网络 多分辨率特征融合
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人脸表情识别的研究进展 被引量：31
8
作者 蒋斌 贾克斌 杨国胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期25-31,共7页
人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处... 人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。 展开更多
关键词 人脸表情识别 特征提取 特征分类
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基于活动外观模型的人脸表情分析与识别 被引量：19
9
作者 左坤隆 刘文耀 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期853-857,共5页
分析了用活动外观模板(AAM)提取的人脸表情特征来进行人脸表情识别(FER)的可行性,尝试了以此特征向量为基础的FER。根据人脸图像的特点,先用特征眼的方法定位眼睛区域,再采用AAM的优化算法获取新对象的特征,缩短了AAM方法定位新对象的... 分析了用活动外观模板(AAM)提取的人脸表情特征来进行人脸表情识别(FER)的可行性,尝试了以此特征向量为基础的FER。根据人脸图像的特点,先用特征眼的方法定位眼睛区域,再采用AAM的优化算法获取新对象的特征,缩短了AAM方法定位新对象的优化时间,提高了定位的准确度。采用秩相关分析和非度量多维标度(nMDS)等多变量统计学方法分析得出AAM方法提取的表情特征能够很好地表达表情的变化,并构造了神经网络分类器对人脸表情图像进行识别实验,得到93.5%的识别率。 展开更多
关键词 人脸表情识别 活动外观模板 多变量统计 人工神经网络
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基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别 被引量：25
10
作者 张鹏 孔韦韦 滕金保 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期182-189,共8页
针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题,提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。用两层卷积层提取浅层特征信息;在Inception结构基础上并行加入空洞卷积,用来提取... 针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题,提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。用两层卷积层提取浅层特征信息;在Inception结构基础上并行加入空洞卷积,用来提取人脸表情的多尺度特征信息;引入通道注意力机制,提升模型对重要特征信息的表示能力;最后,将得到的特征输入Softmax层进行分类。通过在公开数据集FER2013和CK+上进行仿真实验,分别取得了68.8%和96.04%的识别准确率,结果表明该方法相比许多经典算法有更好的识别效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 人脸表情识别 空洞卷积 通道注意力机制
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基于生成对抗网络的人脸表情数据增强方法 被引量：25
11
作者 孙晓 丁小龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期115-121,共7页
基于深度学习的方法已经在人脸表情识别中取得了重大进展,然而人脸表情数据库的规模普遍不大。为了解决数据量不足的问题,提出了一种静态图像数据增强方法。在StarGAN的基础上修改重构误差实现多风格人脸表情图像转换,利用生成器由某一... 基于深度学习的方法已经在人脸表情识别中取得了重大进展,然而人脸表情数据库的规模普遍不大。为了解决数据量不足的问题,提出了一种静态图像数据增强方法。在StarGAN的基础上修改重构误差实现多风格人脸表情图像转换,利用生成器由某一表情下的面部图像生成同一人其他表情的面部图像。在CK+表情库上的实验表明,该方法有利于提高人脸表情识别模型的识别率和泛化能力,同时对解决数据量不平衡的问题也有借鉴作用。 展开更多
关键词 数据增强 生成对抗网络 人脸表情识别 深度学习
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用隐马尔可夫模型设计人脸表情识别系统 被引量：9
12
作者 尹星云 王洵 +1 位作者 董兰芳 万寿红 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期725-728,共4页
根据隐马尔可夫模型(HMM)的基本理论和算法设计了一个人脸表情识别系统。该系统由两层HMM组成:低层由六个HMM组成,分别对应六种特定表情。人脸表情特征向量进入系统后,经过低层HMM初步识别,其结果组成高层HMM的观察向量,经过高层HMM解码... 根据隐马尔可夫模型(HMM)的基本理论和算法设计了一个人脸表情识别系统。该系统由两层HMM组成:低层由六个HMM组成,分别对应六种特定表情。人脸表情特征向量进入系统后,经过低层HMM初步识别,其结果组成高层HMM的观察向量,经过高层HMM解码,确认出表情,从而提高了系统的识别率,增强了系统的健壮性。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 forward-backward算法 VITERBI算法 Baum-WeUch算法 人脸表情识别 人脸表情特征向量
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融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别 被引量：23
13
作者 胡敏 滕文娣 +2 位作者 王晓华 许良凤 杨娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1338-1344,共7页
针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。... 针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。 展开更多
关键词 人脸表情识别 中心对称局部平滑二值模式 绝对梯度方向直方图 典型相关分析
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基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别 被引量：23
14
作者 易积政 毛峡 +1 位作者 Ishizuka Mitsuru 薛雨丽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2403-2410,共8页
人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在... 人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。 展开更多
关键词 人脸表情识别 特征点矢量 纹理形变能量参数 径向基神经网络
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融合局部特征的面部遮挡表情识别 被引量：21
15
作者 王晓华 李瑞静 +1 位作者 胡敏 任福继 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1473-1482,共10页
目的针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重... 目的针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重要的子区域,并分别对该子区域进行不重叠分块处理;采用改进的中心对称局部二值模式(差值中心对称局部二值模式DCS-LBP)和改进的差值局部方向模式(梯度中心对称局部方向模式GCS-LDP)对各个子块提取相应的特征,并采用级联的方式得到图像的特征直方图;最后结合最近邻分类器对表情图像进行分类识别:利用卡方距离求取测试集图像与训练集图像特征直方图之间的距离,同时考虑到遮挡的干扰以及每个子块包含信息量的不同,利用信息熵对子块得到的卡方距离进行自适应加权。结果在日本女性人脸表情库(JAFFE)和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上进行了3次交叉实验。在JAFFE库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均识别率;在CK库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得99%、98.67%和99%以上的平均识别率。结论该特征提取方法通过融合梯度方向上灰度值的差异以及梯度方向之间边缘响应值的差异来描述图像的特征,更加完整地提取了图像的细节信息。针对遮挡情况,本文采用的图像分割和信息熵自适应加权方法,有效地降低了遮挡对表情识别的干扰。在相同的实验环境下,与经典的局部特征提取方法以及遮挡问题处理方法的对比表明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 人脸表情识别 局部遮挡 差值中心对称局部二值模式(DCS-LBP) 梯度中心对称局部方向模式(GCS-LDP) 自适应加权
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一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法 被引量：21
16
作者 侯小红 郭敏 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期209-214,共6页
针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤... 针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸表情识别 HARRIS角点 SIFT检测算法 LBP算法
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基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别 被引量：18
17
作者 李旻择 李小霞 +1 位作者 王学渊 孙维 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2568-2574,共7页
针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器(MSSD)轻量化人脸检测网络,并利用核相关... 针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器(MSSD)轻量化人脸检测网络,并利用核相关滤波(KCF)模型对检测到的人脸坐标信息进行跟踪来提高检测速度和稳定性;然后,使用三种不同尺度卷积核的线性瓶颈层构成三条支路,用通道合并的特征融合方式形成多尺度核卷积单元,利用其多样性特征来提高表情识别的精度;最后,为了提升模型泛化能力和防止过拟合,采用不同的线性变换方式进行数据增强来扩充数据集,并将FER-2013人脸表情数据集上训练得到的模型迁移到小样本CK+数据集上进行再训练。实验结果表明,所提方法在FER-2013数据集上的识别率达到73.0%,较Kaggle表情识别挑战赛冠军提高了1.8%,在CK+数据集上的识别率高达99.5%。对于640×480的视频,人脸检测速度达到每秒158帧,是主流人脸检测网络多任务级联卷积神经网络(MTCNN)的6.3倍,同时人脸检测和表情识别整体速度达到每秒78帧。因此所提方法能够实现快速精确的人脸表情识别。 展开更多
关键词 人脸表情识别 卷积神经网络 人脸检测 核相关滤波 迁移学习
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基于情感计算的e-Learning系统建模 被引量：13
18
作者 马希荣 刘琳 桑婧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第8期131-133,共3页
e-Learning也叫数字化学习,是通过因特网或其他数字化媒体进行学习与教学的活动。情感计算是指关于情感、情感产生以及影响情感的计算,试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统... e-Learning也叫数字化学习,是通过因特网或其他数字化媒体进行学习与教学的活动。情感计算是指关于情感、情感产生以及影响情感的计算,试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。本文将 e-Learning系统和情感计算结合在一起,提出了一个基于情感计算的 e-Learning系统模型,旨在有效地解决 e-Learning系统中情感交流匮乏的问题。 展开更多
关键词 E-LEARNING 人脸表情识别 语音情感识别 情感计算 系统建模 数字化媒体 计算机系统 系统模型 情感交流 因特网
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基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别 被引量：17
19
作者 张娟 詹永照 +1 位作者 毛启容 邹翔 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期207-209,212,共4页
通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量... 通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。 展开更多
关键词 人脸表情识别 特征提取 稀疏表示 GABOR小波 融合识别 模糊密度
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端到端的低质人脸图像表情识别 被引量：17
20
作者 刘全明 辛阳阳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第3期668-672,共5页
人脸表情识别任务在近些年取得了广泛的研究和应用,但是由于装饰物以及人的行为等其他因素,会对人脸的局部区域产生遮挡或破损,从而降低了表情识别的精度.针对有局部破损或遮挡的低质人脸图像表情识别,本文提出了一种基于端到端的低质... 人脸表情识别任务在近些年取得了广泛的研究和应用,但是由于装饰物以及人的行为等其他因素,会对人脸的局部区域产生遮挡或破损,从而降低了表情识别的精度.针对有局部破损或遮挡的低质人脸图像表情识别,本文提出了一种基于端到端的低质人脸图像表情识别方法.本文通过在现有的人脸数据集上人为添加破损或遮挡作为低质样本集,利用生成对抗网络修补破损的区域,将复原后的图像和低质的图像以及原始不存在局部遮挡或破损图像通过分类器建立分类约束判别损失,以达到更好的分类效果.在Fer2013和CK+人脸表情数据集上的实验结果表明,使用生成对抗模型对低质人脸图像有更好的修复效果以及更高的表情识别精确度.在嘴部丢失相同面积信息的Fer2013测试集上较于普通卷积神经网络方法高出2. 99百分点,在CK+数据集上与现有的方法进行比较,本文方法能够达到90. 57的精确度,证明了本文提出方法的有效性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 生成对抗网络 低质人脸表情图像 人脸表情识别
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