基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。     

基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法

摘 要 本文通Fisher’s Linear Discriminant(FLD)提取静态人脸表情特征,采用“一对一”支持向量机分类器进行了多种表情识别。在JAFFE人脸表情库上分别进行了测试人参与训练和不参与训练两种方案仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,支持向量机都取得了更好的识别结果,说明了支持向量机分类器应用于表情识别是可行的     

基于CBP-TOP特征的人脸表情识别*

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,本文提出了一种CBP-TOP（Centralized Binary Patterns From Three Orthogonal Panels）特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。和VLBP特征相比, CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。     

基于主元分析法与支持向量机的人脸表情识别算法

人脸表情识别技术涉及情感计算、图像处理、机器视觉模式识别、生物特征识别等研究领域,是一个极富挑战性的交叉课题。该文介绍一种基于主元分析法(PCA)进行表情图像数据降维,利用支持向量机(SVM)进行分类的人脸表情识别技术。     

基于Curvelet变换和SVM的人脸表情识别方法研究

论文将Curvelet变换用于人脸表情识别,提出了一种基于Curvelet变换与SVM相结合的人脸表情识别方法.在表情特征提取过程中,还采用了主分量分析方法对Curvelet变换分解后得到的系数特征进行降维处理.分别对JAFFE和Cohn-Kanade表情数据库进行了实验,结果表明该方法可以有效地对人脸表情进行识别,与其他方法比较,采用该文方法得到人脸表情的平均识别率明显更优.     

组合方法在人脸表情识别中的应用研究

研究人脸表情识别问题,应有效挺取脸表情特征,消除与识别无关的信息.传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法.方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真.仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度.改进办法非常适合于人脸表情图像的分析.     

人脸表情识别的研究进展

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。     

基于特征融合的人脸表情识别研究

针对现有的人脸表情识别方法易受到光照、噪声等因素的影响导致识别率较低的问题,本文提出了一种基于特征融合的人脸表情识别方法。从两方面对表情信息进行描述,通过局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)和词袋模型(BagOfWords,BOW)分别对表情图像进行纹理特征和语义特征提取,然后将两种特征进行线性融合,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行表情分类识别。本文方法在JAFFE和CK+表情数据集上分别取得了98.76%和97.58%的识别率,验证了所提出方法的有效性。     

基于多频域LBP-TOP的人脸表情识别

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取问题,提出一种多频域LBP-TOP与最大间隔球形支持向量机相结合的人脸表情识别算法。采用小波分解增强序列各帧的图像信息,对同频率的子图像序列提取分块改进的LBP-TOP特征,采用最大间隔球形支持向量机进行样本的训练及识别。实验结果证明,该方法能有效提取运动的表情特征,识别率高,同时符合实时性要求。     

人脸表情识别概述

人脸表情识别是智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,现在是越来越受到重视。本文阐述了人脸表情识别的课题背景及其起源、发展与研究现状,并结合国内外相关领域的发展,从特征提取方面对目前表情识别的主流方法做了详细介绍,并提出了人脸表情识别中需要解决的问题。     

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）与支持向量机（SVM）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情（JAFFE）数据库上测试,取得了70.95%的识别率。     

非对称方向性局部二值模式人脸表情识别

针对方向性局部二值模式（DLBP）在单尺度下获取图像纹理特征的不足,提出一种非对称方向性局部二值模式（AR-DLBP）多尺度多方向融合的表情识别算法。首先对人脸表情图像进行光照补偿预处理,消除光照、噪声的影响,分割出人脸及眉、眼、嘴局部表情关键区域,并计算出关键区域的贡献度（CM）;然后提取人脸及关键区域的异或-非对称方向性局部二值模式（XOR-AR-DLBP）直方图特征信息,并根据CM对关键区域直方图信息进行加权级联再与整幅人脸图像的特征信息进行融合;最后用SVM分类器进行表情分类识别。该算法在JAFFE库、CK库上仿真实验,分别取得95.71%、97.99%的平均识别率及112?ms、135?ms的平均识别时间,实验结果表明,该算法可以有效精确地完成人脸表情的分类识别。通过对表情图像光照补偿预处理及分割出表情的关键区域,并加权融合局部与整体特征,大大提高了特征的鉴别能力,与传统算法的对比实验,也表明该算法无论是在识别率还是在识别时间上,所得效果都是最好的。     

面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP（Local Binary Patterns）已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR（Augmented Variance Ratio）特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统

针对传统支持向量机（SVM）在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程（VQ-MAP）,来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别。用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率。     

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

基于纠错输出编码的人脸表情识别

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融合为一个多分类器。为了验证本分类器的有效性,采用Gabor小波提取人脸表情特征,应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维处理,应用该分类器进行了人脸表情的识别。实验结果表明,提出的方法能有效提高人脸表情的识别率,并具有极好的鲁棒性。     

基于混合分类器的表情识别方法

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。     

基于小波变换和独立分量分析的面部表情识别

提出了一种联合二维离散小波变换（2D-DWT）和独立分量分析（ICA）相结合的表情特征提取法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成4个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像对应图像的细节部分（高通部分）。采用ICA分别对每一子图像进行特征提取,得到的表情矢量与中性矢量的差值矢量作为特征矢量,在此基础上使用性能比较稳定的支持向量机来分析各个子带图像的识别情况。此外,还提出了一种简单有效的方法对各个子图像所提取的特征进行融合,将融合的结果作为特征矢量来识别。同其它基于静态图像识别的方法相比,所提的方法识别效果好,且具有一定泛化性和鲁棒性。     

基于局部SVM分类器的表情识别方法

提出了一种新的视频人脸表情识别方法. 该方法将识别过程分成人脸表情特征提取和分类2个部分,首先采用基于点跟踪的活动形状模型(ASM)从视频人脸中提取人脸表情几何特征;然后,采用一种新的局部支撑向量机分类器对表情进行分类. 在Cohn2Kanade数据库上对KNN、SVM、KNN2SVM和LSVM 4种分类器的比较实验结果验证了所提出方法的有效性.