仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2013年
4期
873-880
,共8页
三维人脸表情识别%高层语义知识%低层视觉特征%K-NN
三維人臉錶情識彆%高層語義知識%低層視覺特徵%K-NN
삼유인검표정식별%고층어의지식%저층시각특정%K-NN
目前,人脸表情识别的主要研究对象是二维图像,它所包含的信息有限,而且易受人脸姿态、光照等影响.其次,人脸表情识别方法大多是基于图像低层视觉特征,而人类对图像的理解是基于高层语义知识,这两者之间存在本质上的差异,即“语义鸿沟”.为此,在三维人脸表情图像和语义知识的基础上,创新地提出双模态及语义知识的三维人脸表情识别方法.该方法首先提出一种将三维的局部曲率和二维局部角点进行双模态融合的方法,自动提取准确的三维人脸表情低层视觉特征；然后,采用AHP和G1相结合计算高层语义知识向量；最后,采用K-NN算法将低层视觉特征和高层语义知识融合,缩小低层视觉特征和高层语义知识之间的“语义鸿沟”,提高人脸表情的识别率.
目前,人臉錶情識彆的主要研究對象是二維圖像,它所包含的信息有限,而且易受人臉姿態、光照等影響.其次,人臉錶情識彆方法大多是基于圖像低層視覺特徵,而人類對圖像的理解是基于高層語義知識,這兩者之間存在本質上的差異,即“語義鴻溝”.為此,在三維人臉錶情圖像和語義知識的基礎上,創新地提齣雙模態及語義知識的三維人臉錶情識彆方法.該方法首先提齣一種將三維的跼部麯率和二維跼部角點進行雙模態融閤的方法,自動提取準確的三維人臉錶情低層視覺特徵；然後,採用AHP和G1相結閤計算高層語義知識嚮量；最後,採用K-NN算法將低層視覺特徵和高層語義知識融閤,縮小低層視覺特徵和高層語義知識之間的“語義鴻溝”,提高人臉錶情的識彆率.
목전,인검표정식별적주요연구대상시이유도상,타소포함적신식유한,이차역수인검자태、광조등영향.기차,인검표정식별방법대다시기우도상저층시각특정,이인류대도상적리해시기우고층어의지식,저량자지간존재본질상적차이,즉“어의홍구”.위차,재삼유인검표정도상화어의지식적기출상,창신지제출쌍모태급어의지식적삼유인검표정식별방법.해방법수선제출일충장삼유적국부곡솔화이유국부각점진행쌍모태융합적방법,자동제취준학적삼유인검표정저층시각특정；연후,채용AHP화G1상결합계산고층어의지식향량；최후,채용K-NN산법장저층시각특정화고층어의지식융합,축소저층시각특정화고층어의지식지간적“어의홍구”,제고인검표정적식별솔.
