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基于关键子区域及特征提取的表情识别
被引量:
2
1
作者
孔英会
陈咨彤
车辚辚
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第34期257-262,共6页
针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(L...
针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。
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关键词
表情识别
面部编码系统
关键子区域
LGC
LMGC-HD
SVM
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职称材料
题名
基于关键子区域及特征提取的表情识别
被引量:
2
1
作者
孔英会
陈咨彤
车辚辚
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第34期257-262,共6页
文摘
针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。
关键词
表情识别
面部编码系统
关键子区域
LGC
LMGC-HD
SVM
Keywords
facial expression recognition
facial action coding system
key sub-region
LGC
LMGC-HD
SVM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关键子区域及特征提取的表情识别
孔英会
陈咨彤
车辚辚
《科学技术与工程》
北大核心
2017
2
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