基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别

人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。

一种虹膜图像块状纹理检测算法

为了有针对性地检测虹膜中特定类型的虹膜纹理,解决现有纹理特征提取方法中纹理类型信息被忽略的问题,提出一种虹膜块状纹理检测方法。首先,利用区域纹理能量参数作为虹膜纹理特征描述子,利用支持向量机方法从虹膜图像中检测包括块状、线状和环状在内的纹理信息;然后定义一种形状因子,从前一步骤得到的纹理信息中检测出块状纹理信息。对1 476幅可见光拍摄的人眼图像进行测试,通过人眼观测到237个块状信息,正确检测210个,正确率88.6%。实验结果表明,所提出的虹膜图像块状纹理检测算法具有较高的检测正确率,与目前常用的基于多分辨率的虹膜纹理特征融合,将有效提高虹膜识别的正确率。