首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

疲劳驾驶面部表情识别算法
引用本文:杨秋芬,桂卫华,周书仁. 疲劳驾驶面部表情识别算法[J]. 计算机应用研究, 2008, 25(10): 3039-3041
作者姓名:杨秋芬  桂卫华  周书仁
作者单位:中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
基金项目:国家自然科学基金资助项目 ( 50374079 ) ;国家“ 973”计划资助项目 ( 2002 cb12203)
摘    要:针对疲劳驾驶的六种表情 ,提出几何规范化结合 Gabor滤波提取表情特征 ,使用支持向量机对疲劳驾驶的面部表情分类识别的系统。首先对视频图像预处理进行几何规范化 ,利用二维 Gabor核函数构造最优滤波器 48个,获取 48个面部表情特征点 ,最后利用支持向量机进行面部表情分类识别。实验结果表明径向基函数的 SVM性能最好。

关 键 词:表情识别  加博滤波  核函数  支持向量机

Facial expression recognition algorithm for fatigue driving
YANG Qiu-fen,GUI Wei-hu,ZHOU Shu-ren. Facial expression recognition algorithm for fatigue driving[J]. Application Research of Computers, 2008, 25(10): 3039-3041
Authors:YANG Qiu-fen  GUI Wei-hu  ZHOU Shu-ren
Affiliation:( College of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
Abstract:This paper proposed an expression recognition system based on geometry standardization, Gabor wavelet filter and support vector machine ( SVM) according to six face expression of fatigue driving. The system ensured the geometry standardi-zation of video. Then it constituted forty-eight optimization filters according to 2D-Gabor kernel functions to acquire forty-eight expressional feature point inside the latency rectangle region. It was applied to recognizing facial expression using SVM. Ex-perimental results demonstrate that RBF the radial basis function( RBF) SVM has better performance than other SVMs on hu-man facial expression recognition, and prove that the algorithm is efficient and feasible.
Keywords:facial recognition   Gabor filter   kernel functions   support vector machine
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号