基于ASM和Gabor小波的人脸表情识别算法

结合ASM与Gabor小波的优点,提出可以有效提取人脸特征的ASM_GW,并通过LDA算法进一步降低了运算量.最后利用JAFFE人脸表情库对算法进行仿真,通过实验说明算法的有效性.     

基于SVM的人脸表情识别

以人脸表情视频序列为研究对象,介绍了人脸表情识别的一般过程,给出了基于SVM的人脸表情识别方法,讨论了面部表情强度度量方法。通过分析人脸表情的变化,在L-K光流算法基础上应用修正的特征点跟踪方法提取面部特征信息,使用SVM建立人脸表情模型和强度模型,进行表情识别,并对高兴表情进行强度等级分类。实验结果证明了提出方法的有效性。     

基于区域块LBP特征的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别与人工智能领域的研究热点之一,针对传统LBP方法的不足,提出了一种基于区域块LBP的人脸表情识别方法:先在人脸面部分割出与表情相关的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域;再从这些关键表情区域提取表情特征,避免了在整个面部提取特征耗时的缺陷,同时有效地降低了特征维数;最后利用最近邻分类器给出识别结果,通过实验验证了本文算法在识别性能和时间性能上的优势.     

基于改进八度卷积算法的人脸表情识别

针对目前人脸表情识别存在准确率不高、模型复杂和计算量大的问题,文章提出了一种基于八度卷积改进的人脸表情识别模型(OCNN):使用改进的八度卷积进行特征提取,提高对细节特征的提取效果,降低特征图的冗余,在不增加参数的同时减少运算量,以提高特征提取性能;利用DyReLU激活函数来增强模型的学习和表达能力;使用自适应平均池化下采样层代替全连接层,以减少参数;将模型在大规模数据集上进行预训练,并在FER2013、FERPlus、RAF-DB数据集上进行模型性能验证实验。实验结果表明：训练后的模型权重为10.4 MB,在人脸表情识别数据集FER2013、FERPlus和RAF-DB上的准确率分别达到73.53%、89.58%和88.50%;与目前诸模型相比,OCNN模型的准确性高且计算资源消耗低,充分证明了该模型的有效性。     

基于多特征与卷积神经网络的人脸表情识别

提出一种多特征与卷积神经网络相结合的人脸表情识别方法。先对人脸表情图像进行预处理,根据人脸面部"三庭五眼"的特征和人脸的几何模型对图像进行裁剪,采用双三次插值法对图像进行缩放。然后提取样本的局部方向模式、二维离散小波变换、Sobel算子三种特征。将这三种特征以三通道图像的形式输入卷积神经网络中进行自适应融合,融合后的特征通过Softmax层进行分类。在CK+数据库的识别率为99.51%,在RAF-DB的识别率为72.1%,识别率都有所提升,验证了所提方法的有效性。     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

基于自动提取特征点的三维人脸表情识别

为实现完全自动的人脸表情识别,提出一种基于自动提取三维及二维特征点的三维人脸表情识别算法.该算法采用在三维点云、深度图像以及三维点云对应的二维特征图像上分别自动获得特定特征点,并将非点云上获得的特征点映射回三维点云以获得全部需用特征点的方法.基于这些自动获取的特征点得到三维欧氏距离组成25维特征向量以待分类.通过运用支持向量机作为分类器,取得了平均87.1%的6种基本表情的分类结果,其中惊讶、开心表情的分类结果分别达到了92.3%和91.7%.      

基于多尺度特征选择网络的人脸表情识别

首先, 针对人脸表情识别问题提出一种新的多尺度特征选择网络识别方法, 该网络充分结合多尺度网络结构和特征选择结构的优点, 能更有效地提取面部静态图像中的空间信息. 其次, 为验证本文提出的多尺度特征选择网络的识别性能和泛化能力, 在两个经典的人脸表情识别数据集上与一些常用的方法进行对比和交叉验证实验. 实验结果表明, 该网络取得了更好的识别效果, 并且具有良好的泛化能力, 可以灵活地嵌入到人脸表情识别分析系统中.     

一种基于剪切波变换的人脸表情识别算法

剪切波变换是一种新型多尺度几何分析方法.利用剪切波变换良好的方向敏感性和各向异性,提出了一种基于剪切波变换的人脸表情识别方法.实验表明,该方法在日本JAFFE和加拿大瑞尔森RML人脸表情数据库上的识别率分别达到了98.58％和95.83％.     

基于LBP和SVM的人脸表情识别系统的设计与实现

采用一种计算简单快速的LBP特征与SVM进行决策表情分类的方式实现了人脸表情判别在视频方面的应用。首先获取视频流中的图像并进行预处理以减小环境等外部因素对后续处理的影响。其次,使用LBP算子检测人脸并返回人脸区域。然后,使用一系列标定好的人脸图片作为训练集,通过多级级联的回归树模型训练人脸68个关键点模型,预测并标记人脸68个关键点,分别记录下每种表情的人脸特征点的位置信息即表情特征。最后,利用SVM训练表情识别模型,对于基本的7种表情即生气、厌烦、恐惧、开心、平常、伤心、惊讶进行分类。系统界面友好,操作简单,功能完善,性能优越。     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...     

基于LBP的图像集人脸识别算法

针对基于仿射包的图像集人脸识别方法(AHISD)对于离散数据的敏感性,提出了一种加入LBP的方法.通过LBP的方法对图像进行特征提取,然后再将图像集用仿射包进行建模,在此基础上,通过计算2个模型之间的距离,以达到对人脸进行鉴别和分类的效果.用LBP方法视频数据库(Honda/UCSD)给出了检测结果,有效地提高了识别率.     

优化特征检测的三维重建算法

提出一种自适应优化特征点检测的三维重建方法.该优化方法以Harris算子作为基础,将Harris算子的响应矩阵分块处理,分块选取响应值.通过比较块中最大响应值与全局响应均值的大小,分情况选择特征点.解决了Harris算子的阈值设置问题,减少了特征点的集群现象,改善了重建结果容易出现空洞的问题,也间接提高了重建速度.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别

综合局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Gabor·函数特征的优点,并结合余弦相似度和主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)方法,提出特征混合的人脸识别算法并研究4种不同的LBP和Gabor特征混合的方法.在871人的近红外人脸图像库上的实验表明,基于LBP和Gabor混合特征的人脸识别方法能获得较高的人脸识别正确率和较低的误识率.     

基于LBP特征和稀疏表示的新生儿疼痛表情识别

面部表情被认为是新生儿疼痛评估的可靠指标。文中提出一种基于加权局部二元模式(LBP)特征描述符和稀疏表示分类器的新生儿疼痛表情识别方法。首先,经归一化后的面部图像采用一个特征向量来描述,这个特征向量是通过串接组合所有局部图像块的LBP特征图的加权直方图所得到的直方图序列。然后,采用主成分分析(PCA)方法对训练样本及测试样本图像的特征向量进行降维。最后,采用基于稀疏表示的分类器将测试样本图像的表情分为4类:平静、哭、轻度疼痛、剧烈疼痛。文中研究目的是通过利用基于计算机的图像分析技术来辅助临床医生评估新生儿疼痛。在新生儿面部图像数据库上进行的实验结果表明了该算法的有效性,表情分类的平均识别率高达84.50%。     

基于特征点选择的聚类算法研究

针对当前数据挖掘中对数值型数据聚类方法的不足,提出了基于特征点选择的聚类算法(clustering algorithm based on Feature Point Selection,CFPS)。CFPS算法可以克服需要输入聚类数量的缺陷, 算法本身可以找到簇的最佳数量,使聚类的精度和效率得到大大提高。实验结果表明该方法对数值型数据聚类方法具有借鉴意义和深入研究的价值。     

基于特征融合的面部表情识别

针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法. 实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果.     

改进特征的车牌识别算法

由于光照不均、倾斜、模糊、字符笔画粗细不均匀、切分位置偏差因素,现有车牌识别算法的最终字符识别正确率较低。对现有几种BP字符识别算法所选取的输入特征进行改进和融合,作为BP神经网络的输入,以提高识别的准确度。通过对大量样本仿真实验,证明新特征很好地保留了字符的纹理信息,提高了BP网络对畸异字符的适应性,同时提高了综合识别率,有较高的实用价值。     

一种改进的KAZE特征检测算法

特征点检测算法是图像匹配的基础,在机器视觉、飞机导航、图像拼接、三维重建等领域中得到了广泛的应用.其中基于非线性扩散的KAZE特征检测算法鲁棒性强、匹配率高,但实时性明显低于其他算法.针对以上问题,提出一种简单有效的改进KAZE算法.该算法通过改进特征点搜索策略、利用圆改进M-SURF特征向量描述方法并降维、引入余弦相似性度量等步骤来提高算法实时性.实验结果表明:改进后的KAZE算法在保证原算法鲁棒性、匹配率的基础上,减少了运行时间,增强了算法的实时性.