| 基于时序分析的微弱表情识别方法 |
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| 引用本文： | 王上飞,张锋,王煦法.基于时序分析的微弱表情识别方法[J].模式识别与人工智能,2010,23(2). |
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| 作者姓名： | 王上飞 张锋 王煦法 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽省计算与通讯软件重点实验室,合肥,230027 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，安徽省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 依赖现有夸张的表情图像序列数据库,将微弱表情看成是整个夸张表情图像序列中的前面一段,提出基于时序分析的微弱表情识别方法.首先融合二值图像和灰度图像序列的光流运动场,提取眉毛、鼻子和嘴巴的动作方向及强度共5维特征序列.接着采用夸张表情特征序列训练隐马尔科夫模型(HMM),分析特征序列与夸张表情的关系.通过HMM前向学习识别微弱表情序列.同时采用Boosting算法提高识别精度.在Cohn Kanade表情数据库上进行实验验证,取得较好的实验效果.
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| 关 键 词： | 微弱表情识别 时序分析 动作方向 动作强度 隐马尔科夫模型(HMM) |
Micro-Expression Recognition Framework Using Time Series Analysis |
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| WANG Shang-Fei,ZHANG Feng,WANG Xu-Fa.Micro-Expression Recognition Framework Using Time Series Analysis[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2010,23(2). |
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| Authors: | WANG Shang-Fei ZHANG Feng WANG Xu-Fa |
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