一种基于局部Gabor滤波器组及PCA＋LDA的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。     

基于分类稀疏表示的人脸表情识别

为挖掘不同人脸表情图像的统计特性差异,提出一种基于分类稀疏表示的表情识别算法。首先通过对不同类别表情图像的字典学习,构建满足各类表情图像统计特性的基函数子集,进而采用Lasso算法获得表情图像在由基函数集所张成特征子空间中的稀疏表示,最后通过比较表情图像在各基函数子集上的重构误差实现不同表情的分类识别。基于JAFFE人脸表情数据库的实验结果表明,该算法可以有效克服人脸身份对表情识别的影响,具有较高的表情识别率和鲁棒性。     

弱光照环境下人脸表情图像识别方法研究

对弱光照环境下人脸表情图像进行识别,可以更好地对人类的情感进行分类,有利于人类在现实社会中的沟通。当前方法利用提取人脸表情图像的一维特征完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别,该方法无法对人脸表情图像进行详细地描述,导致人脸表情图像在识别时经常出现识别精度低、速度慢的问题。为此,提出一种基于BP神经网络的弱光照环境下人脸表情图像识别方法。该方法首先利用自相似性对带有噪声的图像进行图像区域划分,并依据统计学习获得线性空间,通过对空间的投影获得不含噪声的人脸表情图像区域向量,将人脸表情图像进行重组,得到去噪后的图像,然后利用Cabor变换对人脸表情图像特征进行提取,采用AdaBoost对弱分类器以及人脸表情图像样本进行训练,并通过多次弱分类器的迭代,得到最终的人脸表情图像强分类器,完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别。实验结果证明,所提方法可以提高人脸表情图像的识别准确率,加快识别速度,为该领域的研究发展提供强有力依据。     

一种基于Fisher准则的有监督表情识别算法*

在分析LPP算法存在的不足后,提出了一种新的基于Fisher准则的有监督保局投影表情识别算法,即FSLPP。该算法通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,对表情图像序列提取其Gabor特征后采用FSLPP算法获取低维表情特征序列,并由SVM分类器估算识别率。在JAFFE人脸表情库对该算法进行了测试,结果表明,与FLD、LPP等方法相比,该方法具有较好的识别率。     

多尺度残差注意力网络及其表情识别算法

面部表情识别已经广泛运用于人机交互、教育、自动驾驶等各种领域,针对现有表情识别方法网络结构复杂、参数多、泛化能力不足、识别率低等问题,且人脸表情在自然环境下易受到光照、姿态和局部遮挡等环境因素的影响,提出了一种多尺度残差注意力网络.以ResNet-18网络为基础,提出了一种新的多尺度残差注意力模块,通过提取不同尺度特征,增加特征多样性.引入CBAM注意力机制获取表情图像重点特征信息,有利于提升遮挡表情的识别.构建特征残差融合块,将浅层特征与深层特征进行残差融合,有利于获取丰富的人脸表情图像整体特征.实验结果表明,本文方法在CK+、JAFFE和Oulu-CASIA 3个公开表情数据集上分别达到了99.49%、98.53%和97.08%的准确率,与一些现有方法相比,本文方法表情识别率更高,证明了该方法可用于人脸表情识别.     

基于光流与时序模板的人脸表情特征提取

提出了基于光流与分段时序模板的人脸表情特征提取方法。首先利用光流技术提取人脸表情图像序列中的特征矢量,然后用分段时序模板的方法提取时序特征,最后用典型相关分析的融合策略对这两类特征进行融合,并得到一组典型表情特征。结果表明该方法能够有效地提取表情特征,并消除了两组特征之间的信息冗余。     

基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别

为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。     

基于C均值K近邻算法的面部表情识别

随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用.通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法.对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间.再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板.对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类.使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95.8%的识别率.     

非负矩阵因子及在人脸表情识别中的应用

提出了一种基于二维非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法直接将2维人脸表情图像矩阵作为2维矩阵并结合NMF进行表情特征提取,称之为2DNMF。与NMF等不同,2DNMF充分利用表情图像矩阵中的行向量间的信息和列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于CED-WYU（1.0）和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于2维非负矩阵因子的特征提取方法能有效地提高识别率及效率。     

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。     

基于动态序列特征的人脸表情识别方法

基于静态灰度图特征识别表情的方法简单、快捷,在进行特定人表情识别时可以取得很好的识别结果,但在进行非特定人表情识别时却容易受到肤色、光照等因素的影响,识别效果较差。通过动态序列提取的运动特征能有效地反映表情运动的形变过程,用于非特定人表情识别时可以取得较好的识别结果。研究了通过光流和帧间灰度差两类方法提取表情序列动态特征,再与支持向量机（SVM）和隐马尔柯夫模型（HMM）两种分类器组合,进行非特定人表情识别,并分析比较了两类方法的特点与优劣,说明了利用运动特征识别人脸表情的有效性。     

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）与支持向量机（SVM）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情（JAFFE）数据库上测试,取得了70.95%的识别率。     

自适应加权完全局部二值模式的表情识别

为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能,提出自适应加权的完全局部二值模式（Adaptively Weighted Compound Local Binary Pattern,AWCLBP）的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域,与此同时生成表情子区域的贡献度图谱（Contribution Map,CM）;然后对表情子区域和整幅表情图像做完全局部二值模式变换提取三种特征（差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C）并连接三种特征生成级联直方图,并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权和整张图像的直方图进行融合;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。本算法在JAFFE库上做了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较,验证了本算法的有效性。     

基于多种采样方式和Gabor特征的表情识别

设计一种表情识别系统,采用多种采样方式和不同尺度的局部Gabor滤波器,通过主成分分析与线性判别分析对人脸表情识别系统进行特征优化选择。该系统大幅缩减特征提取及分类的时空需求量,表情识别率也有所提高。对原始图像沿垂直方向采样识别效果说明人脸垂直方向包含更多的表情信息。实验测试结果表明,Gabor变换后的人脸表情主要特征信息在不同的尺度和方向上具有集中性和冗余性,小尺度全方向的滤波器组能获得更好的识别性。     

改进的基于Gabor-LDA的人脸识别方法

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域取得成功应用,提出了一种改进的Gabor-LDA算法.首先对人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小渡滤波,然后对得到的特征向量使用改进的主成分分析方法(PCA)变换降维,采用自适应加权原理重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进了最佳鉴别分析(LDA)判别函数,有效地解决了训练样本类均值与类中心的偏离问题.对Yale人脸库的数值试验表明,该算法比传统算法有更好的性能.     

面部表情图像的分析与识别

本文通过对若干类面部表情图像的分析，建立了基于部件分解组合的人脸图像模型。根据对部件形状和相对位置的分析，提出了表情的分类树，建立了表情模型的向量表示。根据能量优化原理，利用模板匹配方法提取目标特征，得到人脸表情的表征向量，由模式分类方法实现表情的识别。     

基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法

针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题,提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法.该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换,然后利用Zernike矩获得具有平移、尺度、旋转不变性的特征,并用线性判别分析(LDA)方法进一步进行特征选择,最后采用K最近邻分类方法进行人脸的识别.实验结果表明,在与常用的三种人脸特征提取方法的比较中,该方法具有更高的识别率和更强的抗噪性能.     

基于特征流的面部表情运动分析及应用

面部表情的分析与识别,不但在社会生活中具有普遍意义,而且在计算机的情感计算方面也起着有重要作用.关于表情运动特征的分析,有根据人脸面部几何结构特征的变化来分析的,有根据特征脸的概念定义的"表情空间"来分析的,也有从特征点跟踪的方法或运动模板的角度来分析的.基于人脸面部物理-几何结构模型,提取面部表情特征区域,通过动态图像序列中的光流估计,计算其运动场,进而计算特征流向量,把一组图像序列的运动向量组成运动特征序列,对表情的运动进行分析.该系统作为一个智能体应用到多功能感知机中,作为视频通道输入的一部分来理解人类的体势语言信息.     

New MCT-based face recognition under varying lighting conditions

This paper presents a new face recognition algorithm that is insensitive to variations in lighting conditions. In the proposed algorithm, the MCT (Modified Census Transform) was embedded to extract the local facial features that are invariant under illumination changes. In this study, we also employed an appearance-based method to incorporate both local and global features. First, input facial images are transformed by the MCT and a bit string from the MCT is converted to a decimal number to generate an MCT domain image. This domain image is recognized using principle component analysis (PCA) or linear discriminate analysis (LDA). Experimental results reveal that the recognition rate of the proposed approach is better than that of conventional appearance-based algorithms by approximately 20% for the Yale B database, in the case of severe variations in illumination conditions. We also found that the proposed algorithm yields better performance for the Yale database for various face expressions, eye-wear, and lighting conditions.