基于几何和纹理特征的表情层级分类方法

发布时间：2018-11-04 16:59

【摘要】：针对表情识别,为提取对个体差异鲁棒性更强的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于几何和纹理特征的表情层级分类方法.首先,构建基于中性脸相似度的几何特征提取方法,自动匹配样本相似中性脸,提取特征点比例系数几何特征;然后,利用充分矢量三角形提取纹理特征;最后,给出表情层级分类框架,在三个层级下分别利用提取特征判定表情类别.所提方法在JAFFE库和CK库上的实验结果表明,本文方法取得了比基于一般几何和纹理特征的识别方法更好的效果,证明了本文方法的有效性.
[Abstract]:For facial expression recognition, in order to extract features that are more robust to individual differences and effectively utilize the distribution of features themselves, a facial expression classification method based on geometric and texture features is proposed in this paper. Firstly, a geometric feature extraction method based on the similarity of neutral faces is constructed to automatically match the sample similar neutral faces and extract the geometric features of the scale coefficients of feature points, and then, the texture features are extracted by using full vector triangles. Finally, the hierarchical classification framework of facial expression is given, and the feature extraction is used to determine the facial expression category under the three levels. The experimental results on JAFFE library and CK library show that the proposed method is more effective than that based on general geometric and texture features, and the effectiveness of the proposed method is proved.
【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;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2310536