基于张量分析的表情特征提取

表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。     

多民族人脸表情变换

我国是一个多民族国家。不同民族在表达相同表情时,会因文化,地域和习惯的不同,产生一定的区别。为了表达多民族人脸表情变换的特点,实现了一种以民族人脸中性表情为输入,依据各民族人脸表情特点,自动生成的民族人脸表情变换方法。首先利用构建的多民族人脸表情数据库标准人脸库,多民族人脸表情库,以及多民族人脸表情AU部件库,统计多民族人脸表情变化时的规律,利用主动形状模型ASM对民族人脸进行特征点定位。其次,根据统计不同民族人脸的表情,获得民族表情变换参数,结合一般人脸表情变换参数计算民族人脸表情变换特征点的形变位置。最后,使用纹理映射和仿射变换生成变换表情后的人脸图像。实验结果显示,所提方法能够仿真出不同民族人脸表情变换的基本表情。     

不再单调的聊天 表情工厂

正在网络聊天中,有些情绪很难用文字表达出来,一些有个性的表情可以帮助我们表现自己。但是,从网上直接下载的表情很容易与别人撞车,难以展现你的独特个性。如果我们可以自己DIY表情,就能在社交软件聊天中无往而不利了。简单制作自己想要的表情在初次使用"表情工厂"时,无需教程,相信你自己就可以制作出你想要的动态表情。"表情工厂"制作表情就是通过把人物的面部图片截取下来,然后将截取下来的图片自动拼接到表情包中的动态表情上。     

多尺度注意力机制下的人脸表情识别算法设计

为了优化在人脸表情较模糊情况下的识别效果,并更好地获取表情的表征数据,设计一种多尺度注意力机制下的人脸表情识别方法。对人脸表情图像进行缩放与扩充预处理操作,从图像中提取人脸表情解耦表征皮沟数据,通过卷积神经网络对提取到的解耦表征皮沟数据进行特征捕捉。引入了多尺度注意力机制,有选择性地关注重要的表情特征。同时,利用多通道的表情识别方法,自适应地提取人脸组件区域内的表情信息,从而识别人脸表情。实验分析结果表明,所提方法在四类不同表情标签对应的人脸表情识别召回率始终高于对照组,均达到了98%以上,识别效果优势显著。     

多多QQ表情 表情多多

同学们在QQ上神聊的时候,是否感觉自己的表情不够靓也不够酷?别急,让“多多QQ表情”来帮助你吧!“多多QQ表情”是一款免费软件,为你提供超炫QQ表情,只需轻轻点击就能导入到QQ表情中,导入完毕就能在QQ聊天时使用了,它会让你在好友面前很有面子的哟。软件下载地址:http://qqhelper.com/。软件大小仅295K。下载安装完毕后,在程序列表中启动,打开十分简洁的“多多QQ表情”窗口(如图)。左边是“表情列表”,点击其中的表情类别,即可在右边的“表情预览”窗口查看表情图片。选择自己中意的表情类别,点击“导入当前表情”按钮,再点击“确定”,…     

基于稀疏保留投影的人脸表情识别

提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别率。     

基于图像重建的表情识别算法

提出了一种基于图像重建的表情识别算法。首先,用LE（lipschitz embedding）算法提取出训练集中各个对象的表情流形,并建立流形向量与图像向量的映射关系。再通过非线性重建,确定待测图像在流形空间中的坐标。最后,用待测图像在各表情路径上的投影,重建各种表情图像,实现表情识别。该算法解决了各表情流形相互重叠的问题,且对表情强度变化具有鲁棒性。在CohnKanade和CMUAMP人脸库上的结果实验表明,该算法具有较好的表情识别率。     

基于子空间稀疏系数的表情识别方法

提出了一种运用SRC（Sparse Representation based Classification）在个体子空间里,进行表情识别的新方法。用Gabor滤波器,提取表情图像的特征。进行稀疏分解,得到稀疏表示系数。根据稀疏系数确定待测图像所在的子空间,在子空间里,完成表情识别。这种方法较好地避免了不同个体对表情识别的干扰,从而提高了表情识别的正确率。在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验表明,该方法对表情识别非常有效。     

基于Gabor特征和混合高斯模型的人脸表情分析

首先对人脸表情的特点进行分析,提出了利用Gabor小波特征、主分量分析（PCA）结合混合高斯模型的人脸表情分析方法,并在人脸表情数据库JAFFE进行了实验。通过对不同表情的分布规律进行实验分析,实现了对表情的定性/定量分析。实验结果表明,提出的人脸表情分析方法能够对人脸表情进行恰当的表达和描述。     

一种基于几何特征的表情相似性度量方法

在表演驱动、表情克隆等人脸动画中,需要寻找最相似表情以提高动画真实感和逼真度。基于面部表情几何特征提出一种特征加权的表情相似性度量方法。首先,在主动外观模型上,利用链码描述各区域的形状特征以刻画局部表情细节,并根据区域特征点间的拓扑关系构建形变特征以反映整体表情信息。然后,采用特征加权方式对融合的几何特征进行相似性度量,并将权重的求解过程转化为加权目标函数最小化。最后,利用求解的权重以及特征加权函数度量表情间的相似性,寻找与之最相似的表情图像。在BU-3DFE数据库和FEEDTUM数据库上的实验结果表明,该方法在寻找相似表情的正确率方面明显高于现有的度量方法,并且对不同类型、不同强度的表情描述保持较好鲁棒性,尤其在嘴型、脸颊收缩、嘴开合幅度等表情细节维持较高相似度。     

融合时空域特征的人脸表情识别

目的 人脸表情识别是计算机视觉的核心问题之一。一方面,表情的产生对应着面部肌肉的一个连续动态变化过程,另一方面,该运动过程中的表情峰值帧通常包含了能够识别该表情的完整信息。大部分已有的人脸表情识别算法要么基于表情视频序列,要么基于单幅表情峰值图像。为此,提出了一种融合时域和空域特征的深度神经网络来分析和理解视频序列中的表情信息,以提升表情识别的性能。方法 该网络包含两个特征提取模块,分别用于学习单幅表情峰值图像中的表情静态“空域特征”和视频序列中的表情动态“时域特征”。首先,提出了一种基于三元组的深度度量融合技术,通过在三元组损失函数中采用不同的阈值,从单幅表情峰值图像中学习得到多个不同的表情特征表示,并将它们组合在一起形成一个鲁棒的且更具辩识能力的表情“空域特征”;其次,为了有效利用人脸关键组件的先验知识,准确提取人脸表情在时域上的运动特征,提出了基于人脸关键点轨迹的卷积神经网络,通过分析视频序列中的面部关键点轨迹,学习得到表情的动态“时域特征”;最后,提出了一种微调融合策略,取得了最优的时域特征和空域特征融合效果。结果 该方法在3个基于视频序列的常用人脸表情数据集CK+(the e...     

基于文本驱动的人脸表情动画系统

人脸表情动画是计算机图形学的重要研究领域之一,在影视和游戏中的虚拟人的应用促进了它的发展,它主要研究若干种典型表情的产生以及利用已有表情产生中间过渡表情。本文主要介绍了表情动画的研究现状,并且设计实现了基于文本驱动的人脸表情变化系统。     

QQ固定表情巧打理

文/曹晶据不完全统计,在Q Q用户使用的各类表情中,固定表情的使用频率最高。但在Q Q近期的版本中,固定表情默认被分在表情面板的第一和第二页中显示,不方便取用。其实,只要稍加调整就可以让它们顺应你的习惯。登录QQ后,打开任意一个聊天窗口,单击“选择表情”图标(黄色笑脸),再点击弹出面板中的“添加自定义表情”字符,打开“表情管理”窗口,切换至“固定表情”标签页(如图),选中“全部显示”复选框,并点击“确定”按钮,所有固定表情就都会在表情面板的第一页上显示。取消“全部显示”复选框,点击“第一页显示”下拉菜单,选择数值7,并确…     

基于粗略到精细分类的面部表情识别方法

为了更准确地识别人的表情,在识别人脸7种基本表情（愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊讶）时,采用了局域二值模式技术提取面部特征,进行由粗略到精细的表情分类。在粗略分类阶段,7种基本表情中的2种表情被选为初步分类结果（候选表情）。在精细分类阶段,选用计算加权卡方值确定最终分类结果。采用日本的Jaffe表情数据库来验证算法性能,对陌生人表情的识别率为77.9%,其结果优于采用同样数据库的其他方法,且易于实现。     

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。     

基于图像的面部表情识别方法综述

近年来,面部表情识别在教育、医学、心理分析以及商业领域得到了广泛关注。针对目前表情识别方法不够系统、概念模糊的问题,对面部表情识别的步骤及其方法进行了综述探讨。首先,介绍了目前常用的人脸表情数据集,并回顾了面部表情识别的发展历程;然后,介绍了人脸表情识别的面部表情编码和面部表情识别过程这两个方面,归纳了人脸面部表情识别的四个过程,重点总结了特征提取和表情分类两个过程中的经典算法以及这些算法的基本原理和优劣比较;最后,指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。     

魔法表情巧收藏

QQ动感搞笑的魔法表情令人开怀不已,下面我们以免费表情为例,教大家如何收藏更多更好的魔法表情“大餐”。首先登录QQ,打开一个好友的聊天窗口,在工具栏中点击“笑脸”小图标,再选择“魔法表情”栏,点击右下角的“更多表情”图标,进入QQ“魔法表情”网站,然后点击“今日推荐”中的“免费”键。我们可以看到网页主页面上列出了许多表情,每个表情旁边都有一个“收藏QQ”按钮,随便找一个表情点击     

基于图卷积多标签学习的复合人脸表情识别

传统的人脸表情识别方法主要针对六类基本人脸表情,但在现实场景下,存在更加丰富的由基本人脸表情组合而成的复合人脸表情,原先识别基本人脸表情的工作难以去识别复合人脸表情,并且复合人脸表情的数据集缺乏足够的训练数据.针对该问题,提出基于图卷积多标签学习的复合人脸表情识别方法.通过特征提取网络提取到人脸表情的全局特征和感兴趣区...     

一种基于区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法

为了克服表情变化致使三维人脸识别性能不佳的问题,提出基于鼻尖点区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法。首先,根据表情对人脸影响具有区域性的特点,提出仅依赖鼻尖点的表情不变区域（刚性区域）和表情易变（非刚性区域）划分方法;然后针对表情不变区域和表情易变区域使用不同的特征描述方式并计算匹配相似度;最后将表情不变区域和表情易变的相似度进行加权融合实现最终身份识别。提出的方法分别在FRGC v2.0和自建WiseFace表情人脸数据库上达到98.52%和99.01%的rank 1识别率,证明该方法对表情变化具有较强的鲁棒性。