多区域融合轻量级人脸表情识别网络

由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性。为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合,增强模型对表情细微变化的判别能力。首先,通过一个分支从人脸子区域提取局部特征,以眼部和嘴部作为细节区域输入,描述面部细节。其次,通过另一个分支从人脸全局自适应地获取面部整体特征,以关键点生成掩模,辅助调节面部注意力图。注意力图作用于全局特征,突出未遮挡部位权重,描述整体高级语义信息。并且,采用剪枝算法对整体模型进行轻量级优化,使用更少的运行内存和计算操作,得到更紧凑的网络。最后,在公开数据集RAF-DB和AffectNet上,所提方法对表情的识别精度分别达85.39%和58.81%。实验结果表明：所提方法的识别精度高于其他先进方法,并显著减少了参数量,有效性和先进性得到证明。     

融合局部语义与全局信息的人脸表情识别

人脸表情识别在人机交互等人工智能领域发挥着 重要作用,当前研究忽略了人脸的语 义信息。本 文提出了一种融合局部语义与全局信息的人脸表情识别网络,由两个分支组成:局部语义区 域提取分支 和局部-全局特征融合分支。首先利用人脸解析数据集训练语义分割网络得到人脸语义解析 ,通过迁移训 练的方法得到人脸表情数据集的语义解析。在语义解析中获取对表情识别有意义的区域及其 语义特征, 并将局部语义特征与全局特征融合,构造语义局部特征。最后,融合语义局部特征与全局特 征构成人脸 表情的全局语义复合特征,并通过分类器分为7种基础表情之一。本文同时提出了解冻部分 层训练策略, 该训练策略使语义特征更适用于表情识别,减 少语义信息冗余性。在两个公开数据集JAFFE 和KDEF上 的平均识别准确率分别达到了93.81%和88.78% ,表现优于目前的深度学习方法和传统方法。实验结果证 明了本文提出的融合局部语义和全局信息的网络能够很好地描述表情信息。     

人脸表情识别研究进展

随着计算机视觉的发展和人工智能产业的兴起,人脸表情识别技术在人工智能产业有着广泛的应用需求.人脸表情识别在传统机器学习算法下对环境及姿态的改变不具备良好的鲁棒性,而且识别精度也达不到实际应用的要求.计算机和图像处理器等硬件性能的提升,以大数据为核心的深度学习算法得到快速发展,人脸表情识别技术开始趋于在深度学习算法上研究...     

人脸表情识别技术在教学质量分析中的应用

人脸表情识别技术一直以来都是人机交互领域的热门技术、关键技术。近些年来,人脸表情识别在教学质量分析、心理分析得到了广泛关注。特别是教学质量分析,通过对课堂上学生的表情分析,可以得到课堂教学质量、效率等关键信息。要针对课堂上的学生识别人脸表情并进行表情分析,在课堂上所能得到的人脸图像大多是非正面的,为了更好地得到教学质量信息,就要对正面和非正面的人脸图像进行人脸表情识别。鉴于此,文章首先介绍了人脸表情识别技术、表情特征提取和分类方法,然后介绍了非正面人脸表情识别技术以及现有的非正面人脸数据库,最后总结了教学质量分析中人脸表情识别方法的研究现状,并对进一步的教学分析研究和发展方向进行了展望。     

融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。     

人脸表情识别技术研究综述

人脸表情识别技术是一个广泛的研究方向,涉及机器学习、图像处理、心理学等诸多领域,应用前景也相当广阔。近年来,随着人工智能等领域的发展和进步,属于情感计算领域的人脸表情识别技术也逐渐成为一个热门的研究方向。人脸表情识别任务一般由获取人脸图像、图像预处理、特征提取、特征分类4部分组成,人脸表情图像一般直接采用相关的数据集获取。首先介绍了人脸表情识别任务中需要进行的图像预处理步骤,以及特征提取和特征分类中的传统研究方法和深度学习方法,最后对人脸表情识别相关的数据集、发展趋势与挑战等进行阐述,并提出对未来的相关研究方法的看法。     

基于人脸表情识别技术

本文提出了新算法:(1)针对光照问题提出了基于GLW算法的SCAE模型,用前者对后者进行训练,以提高网络泛化能力。(2)针对人体姿势变化问题,在上述模型的基础上,引入了ConvMLP层以减少面部姿势。(3)并通过深度对抗叠层卷积自动编码器进行预训练。实验证明所提出的算法的有效性。     

基于图像差分法的人脸表情识别

讨论了静态图像表情特征提取方法,提出了一种基于图像差分法的人脸表情识别方法。通过差值图找到特征点,采用特征点拟合的办法找出特征区域的变化,通过Matlab验证了该方法的可行性。     

基于模糊积分多分类器融合的人脸表情识别

本文提出了一种基于模糊积分多分类器融合的表情识别方法.首先采用离散余弦变换进行特征提取,然后分别用最近邻分类器、最近特征线分类器和余弦距离分类器三个子分类器对生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶七种表情进行识别,最后利用模糊积分对子分类器的识别结果进行融合.在JAFFE人脸表情静态图像库上进行了实验,取得了比较高的识别精确度.     

一种用于表情识别的局部判别简

 在判别分量分析算法的基础上,提出了一种针对人脸表情识别任务的局部判别分量分析算法.首先该算法为每个测试样本选取了一组近邻训练样本,获取了训练集的局部样本结构.然后在最大化判别样本子集协方差的同时,最小化样本子集内所有数据的协方差,从而有效地提取了测试样本的表情特征.在多个人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法不但提高了判别分量分析算法的表情识别率,而且具有较强的鲁棒性.     

人脸表情识别方法

介绍了表情识别特点及研究现状;重点阐述了不同的人脸表情特征提取方法和基于分类器的表情识别方法,并对各种方法进行了简单的分析比较;最后针对鲁棒性的需求,给出了人脸表情识别未来要研究的重点内容。     

一种具有噪声鲁棒性的人脸表情识别算法研究

为降低噪声对人脸表情识别的影响,首先提出具有人眼视觉特性的各向异性扩散滤波方法,对图像进行滤波预处理;同时采用改进HOG算子提取人脸表情特征。实验结果表明,改进的各向异性扩散滤波算法在滤除噪声的同时能更好地保留表情图像的弱小细节信息,改进HOG算子相比传统特征提取算子可以更准确地描述人脸表情特征。因此,该算法是一种有效的、具有一定噪声鲁棒性的人脸表情识别算法。     

基于活动外观模型的人脸表情分析与识别

分析了用活动外观模板(AAM)提取的人脸表情特征来进行人脸表情识别(FER)的可行性,尝试了以此特征向量为基础的FER。根据人脸图像的特点．先用特征眼的方法定位眼睛区域,再采用AAM的优化算法获取新对象的特征,缩短了AAM方法定位新对象的优化时间,提高了定位的准确度。采用秩相关分析和非度量多维标度(nMDS)等多变量统计学方法分析得出AAM方法提取的表情特征能够很好地表达表情的变化,并构造了神经网络分类器对人脸表情图像进行识别实验,得到93．5％的识别率。     

人脸面部表情自动识别技术的研究进展

近年来，面部表情识别技术已成为模式识别领域中的一个重要的研究课题，因此表情识别的研究进展也受到了更多的关注。首先介绍了表情识别技术的背景及目前的研究进展，然后介绍了一些表情识别的主要的方法，并介绍了面部表情识别技术的难点，最后对表情识别技术进行了展望。     

基于小波能量特征和FLD的人脸表情识别

提出一种能量特征和Fisher线性判别法(FLD)相结合的面部表情识别方法,首次提出了小波能量特征在表情识别中的应用.鉴于小波能量特征具有表现表情纹路的能力,与人脸表情识别的要求正好相符,把小波能量特征加入到原始图像中,再用FLD进行特征提取.通过在日本JAFFE人脸表情库的七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)上进行实验,验证了该方法的有效性.它不仅能获得高的表情识别率,而且过程简单,易于实现.     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

在人脸表情识别中,针对Gabor小波变换特征维数很大的问题,提出了一种新的多方向特征编码方法。通过对Gabor特征幅值进行统计处理,将每个像素点同一尺度不同方向的Gabor特征幅值闽值化成二进制,加强了Gabor小波对图像局部结构信息的表征。同时,结合了类似旋转不变LBP的方法对图像进行降维。为了进一步提高表情的正确识别率,采用一种局部区域融合的方法,最后在JAFFE表情库上进行测试,得到比较好的识别率,验证了所提方法的有效性。     

基于光流的动态人脸表情识别

文章提出了一种人脸表情识别的新方法.利用光流技术对人脸表情图像序列中的特征点进行跟踪,并提取特征向量.最后,利用神经网络对六种基本表情进行分类识别.