采用Adaboost算法进行面部表情识别

Adaboost是一种有效的分类器组合方法，它能够提高弱分类器的分类性能。利用Adaboost方法对面部表情进行识别，探讨了Adaboost与主成分分析法的几种结合方案。仿真结果表明这几种方案可行，且识别效果较好。     

基于Gabor参数矩阵与改进Adaboost的人脸表情识别

针对目前人脸表情识别(FER)中Gabor特征维数高、计算量大并且存在特征冗余的问题,提出一种基于Gabor参数矩阵与改进Adaboost的人脸表情识别算法。首先,结合图像像素信息与Gabor小波核的参数定义Gabor参数矩阵;其次,在Adaboost中引入遗传算法(GA)的思想改进其搜索性能,并利用改进的Adaboost选择与Gabor参数矩阵元素对应的最优特征来构建强分类器,从而通过特征选择的方法降低Gabor特征的维数和冗余,减少计算量;最后,在构建多个强分类器的基础上,提出多表情分类算法实现面部表情的分类识别。基于Matlab的实验结果表明,该算法的平均表情识别率为89.67%,且最优特征的选取效率得到明显提高。     

结合Gabor变换和FastICA的人脸表情识别方法

提出了一种结合Gabor变换和FastICA技术的人脸表情特征提取方法。Gabor小波具有很好的空频局部性和多方向选择性,因此更有利于表情细节信息的提取。FastICA技术能够消除信号间的高阶统计冗余。对图像进行Gabor变换,把得到的系数排列成Gabor特征矢量,用FastICA对Gabor特征矢量进行特征提取,用K-近邻分类器进行分类。JAFFE表情库中的实验证明该方法的有效性。     

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。     

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.     

表情识别特征提取方法的比较研究

随着认知心理学和人工智能技术的不断发展,人脸面部表情识别技术越来越受到重视。本研究首先介绍了表情识别研究的发展过程及识别过程包括的四个部分,然后重点阐述了表情识别过程中特征提取的不同研究方法,最后对各种研究方法进行了比较,进而展望了表情识别研究的发展方向。     

基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制

为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。     

基于关键点指引的面部表情识别

面部表情是一种最自然、最有力、最直接地传递人类情感状态以及意图的方式,机器对于面部表情的识别在人机交互和数据驱动动画等存在广泛应用。为了应对真实世界中遮挡、光照、姿态等复杂变化的挑战,论文提出一种基于关键点指引的面部表情识别网络（LGFER-T）,整个网络由LGFER以及Transformer两部分构成。LGFER依据面部关键点的指引,使用可变形卷积针对性的提取静态图片空间特征,然后使用Transformer进一步关联时序特征,最后进行表情的识别分类。论文分别在面部表情静态图片数据集SFEW以及视频数据集AFEW上验证方法的有效性。大量的实验表明,单纯使用关键点指引的空间特征提取网络LGFER在SFEW数据集上面部表情识别准确率达到59.17%。通过与Transformer的结合,LGFER-T在视频数据集AFEW上准确率达到了51.96%。论文提出的方法在静态图片以及视频数据集上都处于领先水平。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。     

面部表情识别研究进展

面部表情识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,该文对国内外面部表情识别做了系统综述与比较,分析了面部表情识别目前存在的问题,并对今后发展提出了几点思考.     

基于Gabor变换与改进SLLE的人脸表情识别

本文通过Gabor变换进行人脸表情图像的特征提取,并利用局部线性嵌入（LLE）系列算法进行数据降维操作.LLE算法是一种非线性降维算法,它可以使得降维后的数据保持原有的拓扑结构,在人脸表情识别中有广泛的应用.因为LLE算法没有考虑样本的类别信息,因此有了监督的局部线性嵌入（SLLE）算法.但是SLLE算法仅仅考虑了样本的类别信息却没有考虑到各种表情之间的关系,因此本文提出一种改进的SLLE算法,该算法认为中性表情是其他各种表情的中心.在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法获得了更好的人脸表情识别率,是一种有效算法.     

基于Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点, 提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征. 为了提取局部方向信息并降低特征维数, 首先采用Gabor滤波器提取人脸表情图像的多尺度和多方向特征, 然后按照两个融合规则将相同尺度不同方向的特征融合到一起. 为了能够有效地表征图像全局特征, 将融合图像进一步划分为若干矩形不重叠且大小相等的子块, 分别计算每个子块区域内融合特征的直方图分布, 将其联合起来实现图像表征. 实验结果表明, 这种方法无论在计算量上还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势. 该方法的创新处在于提出了两个Gabor多方向特征融合规则, 应用在JAFFE表情库上最高平均识别率达到98.24%, 表明其适用于人脸表情图像的分析.     

Gabor小波与表情组合模板相结合的表情识别

本文提出了一种新型的表情组合模板与Gabor小波相结合的面部表情识别方法。借助Gabor小波变换在图像处理领域的优势,克服不同因素给表情识别带来的不利影响,有效的提取与表情变化有关的特征,从分类的角度来构造的表情组合模板。在人脸检测的基础上,利用Gabor小波变换提取各个区域的特征矢量,与待识别表情对应的各个特征区域的特征矢量进行比较,利用欧氏距离选择最小值对应的矢量,返回表情组合模板中,确定待识别表情的类型。实验表明该方法的识别率可达83%,表情识别效果较好。     

基于改进LBP的人脸表情识别方法

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。     

基于改进LBP的人脸表情识别方法

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。     

基于LBP/VAR与DBN模型的人脸表情识别*

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%。     

基于表情加权距离SLLE的人脸表情识别

局部线性嵌入(LLE)算法没有考虑训练样本的类别信息,而有监督LLE(SLLE)算法等同处理类别之间的差异性。根据人脸表情的特点,各个表情类别之间的差异性是有区别的,据此,文中构造一种基于表情加权距离的SLLE算法。在计算训练样本之间距离时,对来自不同表情类别的样本距离选择不同的加权值,从而使表情类别的先验信息得到更充分利用。在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法在一定邻域范围内获得更好的人脸表情识别率,是一种有效算法。     

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Gabor小波变换的人脸表情特征提取

提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像,首先对其预处理,然后对表情子区域执行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征,结果表明Gabor小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征,并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。     

基于改进Adaboost集成学习的空间目标识别

针对空间目标的不合作性特点以及Adaboost集成学习算法的过拟合问题, 提出了一种基于组合特征和改进Adaboost的空间目标图像识别算法. 将空间目标图像的几何特征和变换特征进行融合, 从不同的方面更精确地描述目标信息, 并对Adaboost算法进行改进, 根据样本在权重上的分布情况, 在训练时进行分段更新权重, 从而缓解分类器的过拟合现象, 提高目标识别的稳定性. 通过仿真实验证明, 与传统的Adaboost算法相比, 本文算法在空间目标图像识别中取得了更好的效果.