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基于概率协作表示的多视频序列融合表情识别

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摘要

传统表情识别往往在采用单一图像的基础上进行特征提取并训练识别,缺乏表情在动态时间上的细微变化,本文利用时间前后的表情变化信息,提出一种基于概率协作表示的多视频序列融合表情识别方法。首先采用主动外观模型(Active Appearance Model, AAM)定位出人脸表情的68个特征点,然后利用提出的融合策略将相邻三帧表情图像的AAM特征进行融合,最后利用概率协作表示的分类优势进行识别。实验结果表明,在CK+表情数据库上,所提出的方法能够把握住表情的时间变化信息,相比于近几年的表情识别算法,在识别率上取得较好的效果。

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补充资料

DOI:10.3788/lop56.131004

作者单位:

    阜阳师范学院计算机与信息工程学院
    阜阳师范学院计算机与信息工程学院
    阜阳师范学院计算机与信息工程学院
    阜阳师范学院计算机与信息工程学院
    阜阳师范学院计算机与信息工程学院

引用该论文

王秀友,范建中,刘华明,徐冬青,刘争. 基于概率协作表示的多视频序列融合表情识别[J].激光与光电子学进展,2019,56(13):131004.