时间尺度自适应人脸表情识别

当前隐马尔科夫模型表情识别中一般采用固定状态数及间隔,与真实表情状态之间往往是失配的,无法适应不同时间尺度上的表情。文章分析面部运动自动确定表情的起止帧,自动提取有代表性帧作为HMM的状态,使不同节奏的表情状态都能准确定位到对应的图像帧,提高了模型的有效性。试验结果表明,该方法获得的HMM模型状态更符合主观认识,识别速度有所提高,识别准确性也有明显提高。