中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2008年
7期
1329-1334
,共6页
徐琴珍%章品正%裴文江%杨绿溪%何振亚
徐琴珍%章品正%裴文江%楊綠溪%何振亞
서금진%장품정%배문강%양록계%하진아
面部表情自动识别%混淆交叉%支撑向量机树%伪Zernike矩
麵部錶情自動識彆%混淆交扠%支撐嚮量機樹%偽Zernike矩
면부표정자동식별%혼효교차%지탱향량궤수%위Zernike구
面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性.提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法.该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类.混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决于问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性.实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势.
麵部錶情自動分類是情感信息處理研究中的重要內容,為瞭提高錶情識彆的準確率以及魯棒性.提齣瞭一種基于混淆交扠支撐嚮量機樹的麵部錶情自動分類方法.該方法依據偽Zernike矩特徵,以混淆交扠支撐嚮量機樹對矩特徵進行學習,實現麵部錶情的自動分類.混淆交扠支撐嚮量機樹的結構使模型能夠根據教師信號將麵部錶情識彆問題分解,在不同的層次上以相對較低的複雜度解決于問題;在訓練階段,對噹前中間節點劃分的兩箇子樣本集進行混淆交扠,增彊瞭模型在麵部錶情識彆上的整體汎化性能以及魯棒性.實驗對Cohn-Kanade麵部錶情數據庫中的6類基本錶情進行自動分類,準確率達到96.31%;與同樣基于該數據庫的識彆方法相比,該方法在識彆正確率和魯棒性上具有較大的優勢.
면부표정자동분류시정감신식처리연구중적중요내용,위료제고표정식별적준학솔이급로봉성.제출료일충기우혼효교차지탱향량궤수적면부표정자동분류방법.해방법의거위Zernike구특정,이혼효교차지탱향량궤수대구특정진행학습,실현면부표정적자동분류.혼효교차지탱향량궤수적결구사모형능구근거교사신호장면부표정식별문제분해,재불동적층차상이상대교저적복잡도해결우문제;재훈련계단,대당전중간절점화분적량개자양본집진행혼효교차,증강료모형재면부표정식별상적정체범화성능이급로봉성.실험대Cohn-Kanade면부표정수거고중적6류기본표정진행자동분류,준학솔체도96.31%;여동양기우해수거고적식별방법상비,해방법재식별정학솔화로봉성상구유교대적우세.
