利用主动外观模型合成动态人脸表情

人脸表情发生变化时,面部纹理也相应地改变;为了方便有效地模拟这一动态的表情变化过程,提出一种基于主动外观模型的人脸表情合成方法.首先离线学习人脸表情与人脸形状和外观参数之间的关系,利用该学习结果实现对输入人脸图像的表情合成;针对合成图像中眼睛和牙齿模糊的缺点,利用合成的眼睛图像和牙齿模板来替代模糊纹理.实验结果表明,该方法能合成不同表情强度和类型的表情图像;合成的眼睛图像不仅增强了表情的真实感,同时也便于实现眼睛的动画.     

基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别

提出一种基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别方法.通过建立模糊人脸图像特征相似度投影矩阵,将模糊人脸图像映射到同一个特征表示空间,得到维数一致的特征向量;针对10种LIH特征相似度进行分析,确定模糊人脸图像特征相似度信息能量百分比;使用三元空间融合技术中编码的方式描述模糊人脸图像中的特征描述子,基于三元空间融合提取局部特征描述子;通过设计对称表示相似性度量方法,取得最完整的特征相似度识别结果.实验结果表明,该方法可以实现模糊人脸图像特征相似度精准识别,其特征相似度识别分辨率明显高于传统方法.     

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。     

基于流形的表情分解算法

提出了基于流形的表情分解算法。首先,运用保局投影将图像投影到低维的表情流形子空间,再在流形子空间里对它们进行高阶奇异值分解,最后在个人子空间和表情子空间里完成人脸和表情识别。该算法用流形学习解决了高阶奇异值分解中的图像特征值提取问题,用高阶奇异值分解解决了流形表情识别中个人模式影响表情识别的问题。是一种流形学习与高阶奇异值分解优势互补的算法。在CMU-AMP和JAFFE人脸库上的实验表明,该算法对人脸和表情识别都十分有效。     

Eigenface的变维分类方法及其在表情识别中的应用

将Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ多子空间积类和于面部表面识别,针地传统多子空间的分类方法中的问题和缺点,提出了两种变维分类方法－静态变维分类和动态变维分类,根据脸部不同区域所含表情成分所含表情成分的不同,将人脸图象划分成表情子区域,构成表情子图像,并分别对各类对表情子图像集求解其表情特征子空间,在识别时,用变维分类方法把表情子图像分别投影到各个表情特征子空间上,根据该图像与其在表情特征子空间的投影之间的相似性     

基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法

用基于稀疏表示的分类方法识别遮挡人脸表情时,遮挡字典不具有冗余度且身份特征易干扰表情分类.针对此问题,文中提出一种基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法.该方法首先通过对图像多级分块得到具有冗余度的遮挡字典,然后通过稀疏分解求出待测图像的稀疏表示系数,最后在待测图像所在的子空间内实现表情类别判断.该方法使待测图像的分解系数变得更稀疏,同时避免身份特征对表情分类的干扰.在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的遮挡表情识别实验表明,该方法对遮挡人脸的表情识别具有较强的鲁棒性.     

基于表情分解-扭曲变形的人工表情合成算法

为了能快速有效地生成任意强度的人脸表情图像，提出了一种鲁棒的可以生成带任意强度表情图像的人工表情合成算法，该算法首先通过施加高阶奇异值分解（HOSVD）来把训练集分解为个人、表情和特征3个子空间，并把它们映射到表情子空间中，用来合成任意人脸正面照片的任意强度、任意表情的图像；在生成图像时，不采用通常所使用的线性组合基图像生成法，而是对源图像进行扭曲变形，这不仅能使训练数据和计算量大为减少，还可以生成任意尺寸、任意背景、任意光照、任意色彩或任意姿势的表情图像，且通过二次插值，还可以得到任意强度的表情图像。实验证明，该算法效率较高，且生成的图像效果很好。     

张量描述下的多姿态多表情人脸合成方法

为了从一幅人脸图像中合成出该人脸其他姿态和表情下的图像,提出了一种基于张量子空间的多姿态人脸表情合成方法。首先,用标记过特征点的人脸图像集构造四维纹理特征张量和形状张量;其次,通过张量分解得到核张量以及各维的投影子空间(人物标识、表情、姿态、特征维);最后应用核张量以及表情、姿态子空间构造新的张量用于姿态、表情的合成,在合成新人脸图像的时候充分利用了影响人脸的各因素间的内在关系。实验结果表明,所提方法可以利用一张已知表情和姿态的人脸图合成出自然合理的其他姿态表情下的该人脸图像。     

基于子空间稀疏系数的表情识别方法

提出了一种运用SRC（Sparse Representation based Classification）在个体子空间里,进行表情识别的新方法。用Gabor滤波器,提取表情图像的特征。进行稀疏分解,得到稀疏表示系数。根据稀疏系数确定待测图像所在的子空间,在子空间里,完成表情识别。这种方法较好地避免了不同个体对表情识别的干扰,从而提高了表情识别的正确率。在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验表明,该方法对表情识别非常有效。     

基于深度学习和表情AU参数的人脸动画方法

为了利用计算机方便快捷地生成表情逼真的动漫人物,提出一种基于深度学习和表情AU参数的人脸动画生成方法.该方法定义了用于描述面部表情的24个面部运动单元参数,即表情AU参数,并利用卷积神经网络和FEAFA数据集构建和训练了相应的参数回归网络模型.在根据视频图像生成人脸动画时,首先从单目摄像头获取视频图像,采用有监督的梯度下降法对视频帧进行人脸检测,进而对得到的人脸表情图像准确地回归出表情AU参数值,将其视为三维人脸表情基系数,并结合虚拟人物相对应的24个基础三维表情形状和中立表情形状,在自然环境下基于表情融合变形模型驱动虚拟人物生成人脸动画.该方法省去了传统方法中的三维重建过程,并且考虑了运动单元参数之间的相互影响,使得生成的人脸动画的表情更加自然、细腻.此外,基于人脸图像比基于特征点回归出的表情系数更加准确.     

基于卷积神经网络特征图聚类的人脸表情识别

针对卷积层存在的特征冗余问题,提出了一种基于卷积神经网络的特征图聚类方法。首先通过预训练网络参数提取网络最后一层卷积层的特征图,然后对特征图进行聚类操作,取聚类中心构成新的特征图集合,以聚类后的特征图集作为数据集训练分类器。将有监督的深度学习方法与传统的机器学习方法相结合,使用特征图聚类进行特征去冗余让网络学习到更有效的特征。去冗余后的特征使用神经网络分类器在fer2013测试集上达到了71.67%准确率,在CK+测试集上达到86.98%准确率,证明了该人脸表情识别方法的有效性。     

优化局部保留投影及其在表情识别中的应用

提出一种基于优化局部保留投影(OLPP)的人脸表情识别方法。OLPP方法在降维过程中将图像结构信息融入LPP目标函数,通过降维处理,在获得图像结构信息的同时将投影最优化,从而能从原始表情数据中提取更多更具判决性的有效表情信息。JAFFE和CED- WYU(1.0)2个表情数据库的识别结果表明,基于OLPP的特征提取方法能有效提高识别率。     

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.     

An approach to facial expression recognition integrating radial basis function kernel and multidimensional scaling analysis

To better deal with high dimensions and extract the essential feature of facial expression images in facial expression recognition task, a novel approach integrating radial basis function kernel and multidimensional scaling analysis is proposed in this paper. Firstly, the radial basis function kernel is invoked to map facial expression images to the Hilbert space. Then, Hilbert distance is substituted for the Euclidean distance and a neighbor graph is constructed to express the relationship between data points by employing k nearest neighbor method. Finally, we apply the modified MDS algorithm to reduce the dimension and extract features of facial expression images. Experiments results on the JAFFE database show that this proposed algorithm performs better than Isomap algorithm and supervised Isomap algorithm, and it is more feasible and effective.     

基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法。首先,利用社交网络图像构建一个自发面部表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了人脸表情识别准确率。     

人脸表情运动跟踪与表情识别算法

对于人脸视频中的每一帧,提出一种静态人脸表情识别算法,人脸表情运动参数被提取出来后,根据表情生理知识来分类表情;为了应对知识的不足,提出一种静态表情识别和动态表情识别相结合的算法,以基于多类表情马尔可夫链和粒子滤波的统计框架结合生理知识来同时提取人脸表情运动和识别表情.实验证明了算法的有效性.     

基于D—S证据理论的表情识别技术

在情感计算理论基础上,提出了基于D-S理论的信息融合的表情识别技术,设计并实现了系统IFFER.在表情识别模块中的分类器训练采用JAFFE表情库.识别中首先利用色度匹配及亮度匹配将人脸图像进行眼部及嘴部的分割,再分别用训练好的眼部SVM分类器及嘴部SVM分类器进行识别,将识别后的结果利用D-S证据理论进行融合.实验结果表明,对分割后的两部分图像进行识别,无论从训练上还是识别上,数据的维数都大大减少,提高了效率.在识别率上,融合后的结果相对于融合前的有显著的提高.     

基于二维主分量分析的面部表情识别

提出了一种直接基于图像矩阵的二维主分量分析(2DPCA)和多分类器联合的面部表情识别方法。首先利用2DPCA进行特征提取,然后用基于模糊积分的多分类器联合的方法对七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)进行识别。在JAFFE人脸表情静态图像库上进行实验,与传统主分量分析(PCA)相比,采用2DPCA进行特征提取,不仅识别率比较高,而且运算速度也有很大的提高。