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题名基于ADCP-TOP的微表情识别方法
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作者
唐家明
宛艳萍
孟竹
张芳
谷佳真
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第2期339-343,361,共6页
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基金
河北省高等学校科学技术研究重点项目(编号:ZD2014051)资助。
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文摘
微表情识别的难点是情绪持续时间短,面部动作变化微小。为此,提出一种基于相邻双交叉局部二值模式(ADCP-TOP)的微表情识别方法,针对微表情特点将邻域像素之间关系引入,使得对细节信息提取更丰富,捕捉微小变化能力增强。通过对奇偶位置的采样点分开编码,将结构信息量化,在保证信息量增加的同时使维度减小,并增强鲁棒性。此外,通过面部动作单元划分细粒度感兴趣区域(FROI)提取ADCP-TOP特征,以进一步增强对细节信息提取能力。最后,在SMIC和CASME2数据库中的实验表明,提出的识别方法取得更高识别率。
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关键词
微表情识别
相邻双交叉编码
面部动作单元
细粒度感兴趣区域
SVM分类器
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Keywords
micro-expression recognition
ADCP-TOP
facial action coding system
fine-grained area of interest
SVM classifier
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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