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人脸表情识别在智能机器人中的应用研究 被引量：13
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作者 潘峥嵘 贺秀伟 《计算机技术与发展》 2018年第2期173-177,共5页
随着智能机器人的快速发展,如何赋予机器人和谐的人机交互能力使其能够感知人类的情感成为当前人机交互研究的热点。针对AAM提取人脸表情特征时表征能力不足和实时性差的问题,提出一种基于BRISK和AAM组合方式提取表情的形状和纹理特征... 随着智能机器人的快速发展,如何赋予机器人和谐的人机交互能力使其能够感知人类的情感成为当前人机交互研究的热点。针对AAM提取人脸表情特征时表征能力不足和实时性差的问题,提出一种基于BRISK和AAM组合方式提取表情的形状和纹理特征的方法。首先对初始的人脸图像采用Fast-SIC算法拟合出人脸的AAM模型,在获得人脸关键特征点之后用BRISK匹配特征点以增强匹配效率;其次用LGBP对人脸AAM模型的纹理特征进行提取以增强表情特征的表征能力;最后用SVM分类器对提取的表情特征进行分类。实验结果表明,BRISK与AAM组合的特征提取方法可以提高AAM模型的拟合速率,用LGBP提取的纹理特征更具有可分性。在CK+和LFPW人脸库上验证了该算法对面部关键特征点的检测精度和效率,而且与其他算法相比取得了较高的表情识别率,最后在NAO机器人平台上验证了算法的实用性。 展开更多
关键词 人脸表情识别 BRISK 主动表观模型 局部gabor二进制模式 机器人
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