基于角度差和散度均值特征的人脸表情识别
本文针对于动态灰度图像序列的人脸表情库,提出基于多种表情特征分类的人脸表情识别算法.根据动态图像序列的特点,提出2种提取人脸表情特征的方法:一种方法是在选取的人脸特征点上提取角度差特征;另一种方法是利用Lucas-Kanade光流法提取整个图像序列的光流场,并根据光流场提取脸部特定区域的散度均值.最后,利用弱尺度学习算法将提取的2种表情特征进行融合,利用支持向量机进行分类.与单个表情特征相比,该方法利用人脸表情特征相互配合进行表情识别,取得较好的表情识别率.
表情识别 图像处理 支持向量机 光流场
李悦 黄永明 章国宝 刘海彬
东南大学自动化学院,江苏南京,210096
国内会议
扬州
中文
250-253
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）