| Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别 |
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| 引用本文： | 王晓华,金超,任福继,胡敏. Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别[J]. 中国图象图形学报, 2014, 19(9): 1297-1305 |
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| 作者姓名： | 王晓华 金超 任福继 胡敏 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室, 合肥 230009;合肥工业大学计算机与信息学院 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室, 合肥 230009;合肥工业大学计算机与信息学院 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室, 合肥 230009;德岛大学 先端技术科学教育部, 日本 德岛 7708502;合肥工业大学计算机与信息学院 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室, 合肥 230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学青年基金项目(61300119)；国家高技术研究发展计划(863)基金项目(2012AA011103)；安徽省科技攻关基金项目(1206c0805039) |
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| 摘 要： | 目的 针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性，提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法 首先对人脸图像进行预处理，分割出表情显著区域；然后根据显著区域大小进行分层并加以分块，对每一层的不同块提取PWLD特征，将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA)；最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA，进而得出识别结果。结果 在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证，平均识别率分别为95.81%和97.47%。结论 PWLD特征在局部细节表征上比WLD特征更具有优势。与目前典型的方法进行对比实验，验证该方法的有效性和容错性，同时证明该方法在噪声和光照条件下具有一定的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 表情识别 韦伯局部特征(WLD) 金字塔韦伯局部特征 Dempster-Shafer证据理论 |
| 收稿时间： | 2014-02-14 |
| 修稿时间： | 2014-04-28 |
Research on facial expression recognition based on pyramid Weber local descriptor and the Dempster-Shafer theory of evidence |
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| Wang Xiaohu,Jin Chao,Ren Fuji and Hu Min. Research on facial expression recognition based on pyramid Weber local descriptor and the Dempster-Shafer theory of evidence[J]. Journal of Image and Graphics, 2014, 19(9): 1297-1305 |
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| Authors: | Wang Xiaohu Jin Chao Ren Fuji Hu Min |
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| Affiliation: | School of Computer and Information of Hefei University of Technology, Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine, Hefei 230009, China;School of Computer and Information of Hefei University of Technology, Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine, Hefei 230009, China;School of Computer and Information of Hefei University of Technology, Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine, Hefei 230009, China;University of Tokushima, Graduate School of Advanced Technology & Science, Tokushima 7708502, Japan;School of Computer and Information of Hefei University of Technology, Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine, Hefei 230009, China |
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