基于表情子空间多分类器集成的非特定人人脸表情识别

针对非特定人人脸表情平均识别率普遍不高（约65%）的问题,提出了一种基于表情子空间和多分类器集成的人脸表情识别新方法。通过局部二进制模式(LBP)与高阶奇异值分解(HOSVD)方法对训练集1中的人脸图像的全脸、眼睛（包括眉毛）和嘴巴三个区域进行特征提取与分解,建立相应的表情子空间;利用支持向量机(SVM)方法对训练集2中的人脸图像在表情子空间训练,得到模糊系统参数;最后结合表情子空间与多分类器集成,对测试集中的图像进行表情分类识别。在JAFFE人脸表情库中实验,获得了71.43%的平均识别率。实验结果表明,该方法有效地减少了人脸外观特征和表情表现方式所带来的影响,具有更好的识别效果。     

基于信息融合的面部表情识别

文章提出用支持向量机融合四种基于不同特征表示的面部表情识别方法进行面部表情识别,即几何表示、PCA人脸表示、ICA人脸表示和FLD人脸表示。在用FLD和ICA提取表情特征前先进行PCA,把训练样本的人脸图像向量投影到一个较低维的空间,以达到降维和去除相关性的目的。然后对每一种表情特征表示都用最小距离分类器进行初步分类,最后用支持向量机融合这些分类结果来进行面部表情的最终识别,实验证明本文提出的方案是有效的。     

基于纠错输出编码的人脸表情识别

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融合为一个多分类器。为了验证本分类器的有效性,采用Gabor小波提取人脸表情特征,应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维处理,应用该分类器进行了人脸表情的识别。实验结果表明,提出的方法能有效提高人脸表情的识别率,并具有极好的鲁棒性。     

基于部件和支持向量机的人脸分类

提出一种基于部件的人脸分类方法,将人脸部件的离散余弦变换系数作为特征向量,通过支持向量机训练分类器。部件分类器确定了人脸图像中的部件区域,人脸分类器确定了人脸图像的所属类别。ORL人脸图像数据库仿真实验表明,该方法对表情、姿态变化具有很好的鲁棒性。     

基于模糊聚类的LLE和SVM的人脸识别

针对传统的局部线性嵌入算法易受近邻点个数的影响,以及支持向量机的错分点过多对识别率产生的影响,提出了一种基于模糊聚类的局部线性嵌入和支持向量机的人脸识别方法。利用改进的算法对人脸库中的图像进行特征提取,然后采用支持向量机分类器对人脸进行训练和识别。实验表明,该方法提高了人脸的识别率。     

基于融合的多类支持向量机

支持向量机可以处理2类问题,通过“一对一”和“一对多”方式能将2类支持向量机扩展为多类支持向量机。提出一种基于两类支持向量机融合的多类支持向量机构成方法。对分类器融合采用极大值法、极小值法、乘积法、均值法、中值法、投票法和各种决策模板融合方法。在日本女性表情数据库JAFFE上应用该方法进行人脸表情识别,结果证明了其有效性。     

组合方法在人脸表情识别中的应用研究

研究人脸表情识别问题,应有效挺取脸表情特征,消除与识别无关的信息.传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法.方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真.仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度.改进办法非常适合于人脸表情图像的分析.     

基于光流特征与高斯LDA的面部表情识别算法

文中提出了一种人脸表情识别的新方法,该方法采用动态的光流特征来描述人脸表情的变化差异,提高人脸表情的识别率。首先,计算人脸表情图像与中性表情图像之间的光流特征;然后,对传统的线性判断分析方法(Linear Discriminant Analysis,LDA)进行扩展,采用高斯LDA方法对光流特征进行映射,从而得到人脸表情图像的特征向量;最后,设计多类支持向量机分类器,实现人脸表情的分类与识别。在JAFFE和CK人脸表情数据库上的表情识别实验结果表明,该方法的平均识别率比3种对比方法的高出2%以上。     

基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别

为正确选择应用于人脸表情识别的支持向量机相关参数,提高表情识别准确率,提出一种应用于表情识别的基于细菌觅食算法的支持向量机参数选择方法。利用细菌觅食算法,通过模拟细菌觅食行为的趋向性操作、复制操作和迁移操作对应用于表情识别的支持向量机的参数进行寻优,避免寻优陷入局部最优,实现参数优化。实验结果表明,采用该方法能够使人脸表情识别分类结果具有更高的准确率。     

基于多频域LBP-TOP的人脸表情识别

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取问题,提出一种多频域LBP-TOP与最大间隔球形支持向量机相结合的人脸表情识别算法。采用小波分解增强序列各帧的图像信息,对同频率的子图像序列提取分块改进的LBP-TOP特征,采用最大间隔球形支持向量机进行样本的训练及识别。实验结果证明,该方法能有效提取运动的表情特征,识别率高,同时符合实时性要求。     

基于SVM信息融合的图像识别与并行实现

提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM融合算法方案,讨论并优化DSP实现算法的过程,通过实验的结果表明,提出的方案是有效的。     

疲劳驾驶面部表情识别算法 *

针对疲劳驾驶的六种表情 ,提出几何规范化结合 Gabor滤波提取表情特征 ,使用支持向量机对疲劳驾驶的面部表情分类识别的系统。首先对视频图像预处理进行几何规范化 ,利用二维 Gabor核函数构造最优滤波器 48个,获取 48个面部表情特征点 ,最后利用支持向量机进行面部表情分类识别。实验结果表明径向基函数的 SVM性能最好。     

Facial expression recognition – A real time approach

Face localization, feature extraction, and modeling are the major issues in automatic facial expression recognition. In this paper, a method for facial expression recognition is proposed. A face is located by extracting the head contour points using the motion information. A rectangular bounding box is fitted for the face region using those extracted contour points. Among the facial features, eyes are the most prominent features used for determining the size of a face. Hence eyes are located and the visual features of a face are extracted based on the locations of eyes. The visual features are modeled using support vector machine (SVM) for facial expression recognition. The SVM finds an optimal hyperplane to distinguish different facial expressions with an accuracy of 98.5%.     

基于差空间的双向2DPCA和SVM人脸识别算法

为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA(Bidircctional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法。该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像进行预处理,而且成功地把类内平均引入到双向2DPCA的计算中,并结合了SVM在分类识别方面的优势,有效节省了算法所需的时间。在Yale人脸库上的实验表明,它不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少。     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究，提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响，从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题，克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率，提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响，使得识别率有较大提高，基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

Face recognition using Gabor-based direct linear discriminant analysis and support vector machine

This paper presents a novel and uniform framework for face recognition. This framework is based on a combination of Gabor wavelets, direct linear discriminant analysis (DLDA) and support vector machine (SVM). First, feature vectors are extracted from raw face images using Gabor wavelets. These Gabor-based features are robust against local distortions caused by the variance of illumination, expression and pose. Next, the extracted feature vectors are projected to a low-dimensional subspace using DLDA technique. The Gabor-based DLDA feature vectors are then applied to SVM classifier. A new kernel function for SVM called hyperhemispherically normalized polynomial (HNP) is also proposed in this paper and its validity on the improvement of classification accuracy is theoretically proved and experimentally tested for face recognition. The proposed algorithm was evaluated using the FERET database. Experimental results show that the proposed face recognition system outperforms other related approaches in terms of recognition rate.     

面向视频序列表情分类的LSVM算法

为了提高基于视频序列的表情识别精度,在KNN-SVM算法的基础上提出局部SVM分类机制,并将其用于视频序列中的表情分类.对于一个待分类的几何特征样本,首先在训练集中寻找该样本的k个近邻样本,然后根据这k个近邻样本和待分类样本的相似度信息,重新构建局部最优的SVM分类决策超平面,用来对该几何特征样本进行分类.在Cohn-Kanade数据库中的对比实验表明,该分类器有效地提高了表情分类的精度.     

基于生物启发特征和SVM的人脸表情识别

将C1特征应用于静态图像人脸表情识别,提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征,利用PCA+LDA方法对特征进行降维,用SVM进行分类。在JAFFE和Extended Cohn-Kanade（CK+）人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,是一种有效的人脸表情识别方法。     

基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别

为了有效提高噪声背景下的人脸表情识别性能,提出一种基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别方法.先通过对腐蚀的测试样本表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求其最稀疏的解,然后采用求得的最稀疏解信息实现人脸表情的分类.在标准的Cohn-Kanade表情数据库的实验测试结果表明,该方法取得的人脸表情识别性能优于最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法.可见,该方法用于人脸表情识别,识别效果较好,鲁棒性较高.