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。

基于特征点跟踪的面部表情强度度量

提出了一种基于特征点跟踪的面部表情强度度量方法.该方法在L-K光流算法的基础上,应用修正特征点跟踪提取面部特征信息,通过非线性降维从高维特征点轨迹中抽区一维的表情强度,最后使用SVM建立表情模型和强度模型,对高兴表情进行强度等级的归类.针对高兴表情进行实验,引入表情强度等级作为衡量标准,实验结果证明了该方法的有效性.