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基于LBP/VAR与DBN模型的人脸表情识别* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有表情识别研究中均采用有监督模型实现特征提取,提出一种新的基于DBN(Deep Belief Net)模型无监督的表情特征提取与识别方法。首先对人脸表情图片提取对光照与旋转具有鲁棒性的LBP/VAR初次特征,再通过DBN网络对初次特征来实现人脸表情的二次特征提取与分类学习。对DBN参数本文采用动态搜索的方法,即在一个大范围内搜索确定RBM Mini-batch 、BP Mini-batch与RBM隐层数量的最优值,再确定DBN深度与迭代次数最佳值。在CK 数据库上与传统k-NN、SVM有监督分类模型进行的对比实验表明,本文提出的方法在识别率上分别提高了19.34%和14.22%。 相似文献
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疲劳驾驶研究中,面部关键特征精确定位与跟踪是个难点。提出了一种基于主动形状模型ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法。首先,利用肤色模型检测到人脸区域为ASM提供初始定位;然后基于ASM进行人眼和嘴巴跟踪获得眼睛与嘴巴区域;再利用Canny算子对两个区域精确定位,获得疲劳检测参数;最后根据PERCLOS方法实现疲劳检测。考虑到基于HSV颜色模型的人脸检测不受姿势和角度的影响,但容易受到背景干扰,而ASM的优点是人脸关键点跟踪效果好,但初始定位困难,将二者结合实现了眼睛与嘴巴精确定位与跟踪。实验表明,眼睛检测准确率可以达到90.7%,哈欠检测准确率可以达到83.3%,疲劳检测准确率达到91.4%。 相似文献
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