计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
3期
736-740
,共5页
人脸表情%非特定人%多分类器集成%高阶奇异值分解%模糊规则
人臉錶情%非特定人%多分類器集成%高階奇異值分解%模糊規則
인검표정%비특정인%다분류기집성%고계기이치분해%모호규칙
针对非特定人人脸表情平均识别率普遍不高(约65%)的问题,提出了一种基于表情子空间和多分类器集成的人脸表情识别新方法.通过局部二进制模式(LBP)与高阶奇异值分解(HOSVD)方法对训练集1中的人脸图像的全脸、眼睛(包括眉毛)和嘴巴三个区域进行特征提取与分解,建立相应的表情子空间;利用支持向量机(SVM)方法对训练集2中的人脸图像在表情子空间训练,得到模糊系统参数;最后结合表情子空间与多分类器集成,对测试集中的图像进行表情分类识别.在JAFFE人脸表情库中实验,获得了71.43%的平均识别率.实验结果表明,该方法有效地减少了人脸外观特征和表情表现方式所带来的影响,具有更好的识别效果.
針對非特定人人臉錶情平均識彆率普遍不高(約65%)的問題,提齣瞭一種基于錶情子空間和多分類器集成的人臉錶情識彆新方法.通過跼部二進製模式(LBP)與高階奇異值分解(HOSVD)方法對訓練集1中的人臉圖像的全臉、眼睛(包括眉毛)和嘴巴三箇區域進行特徵提取與分解,建立相應的錶情子空間;利用支持嚮量機(SVM)方法對訓練集2中的人臉圖像在錶情子空間訓練,得到模糊繫統參數;最後結閤錶情子空間與多分類器集成,對測試集中的圖像進行錶情分類識彆.在JAFFE人臉錶情庫中實驗,穫得瞭71.43%的平均識彆率.實驗結果錶明,該方法有效地減少瞭人臉外觀特徵和錶情錶現方式所帶來的影響,具有更好的識彆效果.
침대비특정인인검표정평균식별솔보편불고(약65%)적문제,제출료일충기우표정자공간화다분류기집성적인검표정식별신방법.통과국부이진제모식(LBP)여고계기이치분해(HOSVD)방법대훈련집1중적인검도상적전검、안정(포괄미모)화취파삼개구역진행특정제취여분해,건립상응적표정자공간;이용지지향량궤(SVM)방법대훈련집2중적인검도상재표정자공간훈련,득도모호계통삼수;최후결합표정자공간여다분류기집성,대측시집중적도상진행표정분류식별.재JAFFE인검표정고중실험,획득료71.43%적평균식별솔.실험결과표명,해방법유효지감소료인검외관특정화표정표현방식소대래적영향,구유경호적식별효과.
