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在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。 相似文献
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基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算
法.首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到
平均步态能量图.接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为
观测向量实现了步态识别.最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好
的识别性能. 相似文献
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基于嵌入式HMM的脸部表情识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于嵌入式EHMM的表情识别方法。通过分析人脸表情的变化情况,利用DCT提取脸部表情特征构成特征向量,构建嵌入式HMM来识别静态图像中的人脸表情,并在单层嵌入式HMM的基础上提出了更利于区分易混淆表情的双层嵌入式HMM结构。实验表明该方法能有效地识别6种基本表情。 相似文献
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置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率。理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的入侵检测系统 总被引:4,自引:1,他引:4
首先介绍了基于隐马尔可夫模型(HMM)的入侵检测系统(IDS)框架,然后建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型,最后通过实验论述了该系统的工作过程。通过仅仅考虑基于攻击域知识的特权流事件来缩短建模时间并提高性能,从而使系统更加高效。实验表明,用这种方法建模的系统在不影响检测率的情况下,比传统的用所有数据建模大大地节省了模型训练的时间,降低了误报率。因此,适合用于在计算机系统上进行实时检测。 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的异常检测 总被引:4,自引:1,他引:4
首先建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型 ,然后在此模型的基础上提出了一个用于计算机系统实时异常检测的算法 ,这个算法根据最大信息熵原理 ,通过比较固定长度系统行为序列的平均信息熵和一个预先给定的阈值来检测入侵行为 .论文还给出了该模型的训练算法 .这个检测算法的优点是准确率高 ,算法简单 ,占用的存储空间很小 ,适合用于在计算机系统上进行实时检测 相似文献
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步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率. 相似文献
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HOU Chuan-yu 《数字社区&智能家居》2008,(7)
随着用户对于数据挖掘的精确度与准确度要求的日益提高,马尔可夫模型与隐马尔可夫模型被广泛用于数据挖掘领域。本文阐述了马尔可夫模型和隐马尔可夫模型数据挖掘领域的应用,以及隐马尔可夫模型可解决的问题,以供其他研究者借鉴。 相似文献
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提出了一种基于改进光流和HMM的面部表情识别算法,在Lucas-Kanade光流法中引入Hessian矩阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,提高面部表情变化的光流场计算精度.同时采用GA算法对HMM参数重估,有效提高了HMM的分类性能.实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果. 相似文献
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一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型.该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况,通过增加新的隐藏时间标示变量Ck,估计出实际观察值对应的状态序列,实现对不规则或者不完整采样数据的建模.详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法,并且对转移矩阵的计算进行了优化.最后通过实验仿真,分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低. 相似文献
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基于改进LBP的人脸表情识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即ε-LBP。通过ε的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间,而且ε-LBP对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别,取得较好的识别效果。 相似文献
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韦妍 《电脑与微电子技术》2011,(14):24-27,38
针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即εLBP。通过£的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间.而且ε-LBP妒对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别.取得较好的识别效果。 相似文献
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近几年来,人工智能的热度一直居高不下,其中作为人机交互的一种重要方法—人脸表情识别已经成为计算机视觉研究的热点.从传统的机器学习算法到现在的深度学习,识别效率也在不断地提高,为了进一步提高人脸表情识别率,在传统的卷积神经网络的基础上,提出了一种基于改进的ResNet卷积神经网络的表情识别方法.该方法基于ResNet网络... 相似文献
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针对AdaBoost在使用Haar特征时的局限性,提出了Turbo-Boost算法.该算法经过两轮AdaBoost迭代,先从原始的Haar特征空间中筛选出F维主要特征子空间,再从中训练T>F个弱分类器,以进行最终的表情识别.在CAS-PEAL-R1表情库上的10折交叉验证结果表明,Turbo-Boost算法可显著提升识别性能,对微笑、皱眉、惊讶、张口和闭眼5类表情的总体识别准确率达到了93.6%.此外,该算法的识别速度快,可满足实时识别的需要. 相似文献