核判决分析及其在表情识别中的应用

提出了一种基于核判决分析(KDA)的人脸表情识别方法.与传统的线性特征提取方法线性判决分析(LDA)不同,针对非线性问题,KDA通过引入核函数进行非线性投影以提取表情特征,克服了LDA算法用于人脸表情识别时存在的问题.基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明, 基于核判决分析KDA的特征提取方法能有效地提高识别率.     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于Curvelet变换和SVM的人脸表情识别方法研究

论文将Curvelet变换用于人脸表情识别,提出了一种基于Curvelet变换与SVM相结合的人脸表情识别方法.在表情特征提取过程中,还采用了主分量分析方法对Curvelet变换分解后得到的系数特征进行降维处理.分别对JAFFE和Cohn-Kanade表情数据库进行了实验,结果表明该方法可以有效地对人脸表情进行识别,与其他方法比较,采用该文方法得到人脸表情的平均识别率明显更优.     

基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别

为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果,但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别,将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器,该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果.     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

基于层次分析法语义知识的人脸表情识别新方法

在目前的人脸表情识别系统中,人脸表情的机器识别和人类感知之间存在着本质的差异,造成人脸表情识别率不高。为了减小人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于层次分析法（AHP）语义知识的人脸表情识别新方法。该方法首先采用层次分析法对训练集中人脸图像进行高层语义描述,建立语义特征向量,在底层视觉特征提取阶段,提出一种二阶PCA（principal component analysis）方法来提取人脸图像的纹理特征;在识别阶段,仅利用输入人脸图像的底层视觉特征,采用K-NN（k-nearest neighbor）算法并结合学习阶段建立的语义特征向量,进行人脸表情分类识别。提出的人脸表情识别方法结合底层视觉特征和高层语义知识,减小了人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟。在JAFFE人脸表情数据库中进行实验,获得了93.92%的平均识别率。理论分析和实验结果表明,与其他的人脸表情识别方法相比,该方法具有更好的识别效果。     

无指针式仪表表盘数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出了一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法.首先利用数字图像预处理技术处理图像,并利用特征提取方法提取数字图像特征;然后利用粗糙集理论进行特征约简;最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.实验表明,相对于传统方法,该方法具有识别率高、速度快的特点,实用价值较高.     

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。     

基于特征融合的人脸表情识别研究

针对现有的人脸表情识别方法易受到光照、噪声等因素的影响导致识别率较低的问题,本文提出了一种基于特征融合的人脸表情识别方法。从两方面对表情信息进行描述,通过局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)和词袋模型(BagOfWords,BOW)分别对表情图像进行纹理特征和语义特征提取,然后将两种特征进行线性融合,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行表情分类识别。本文方法在JAFFE和CK+表情数据集上分别取得了98.76%和97.58%的识别率,验证了所提出方法的有效性。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.