基于局部投影WGC特征的在线情感识别

为充分提取人脸表情特征并满足在线实时性需求,提出了基于局部投影韦伯梯度编码(Weber Gradient Coding,WGC)描述的人脸表情识别方法。该方法首先计算表情图像当前像素点与周围位置上的数值差同当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励,其次通过空间金字塔划分形成表情图像空间子区域,再次分别在水平、垂直和倾斜正负45°上对WGC特征向量进行投影,得到人脸表情局部投影WGC特征,最后通过余弦距离度量表情相似度,并分别在公共人脸表情库JAFFE和CK表情库中进行实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为85.6%、12.30 ms和90.96%、28.21 ms。结果表明:该方法较好描述了包含空间分布信息和纹理信息的人脸表情且具有较低的时间复杂度,能满足在线情感识别需求。