基于稀疏表示的人臉表情識別算法研究

孔瑋婷 皋軍 丁澤超 史恭波

摘要：針對基于局部紋理特征的人臉表情識別算法不能有效表達(dá)不同表情狀態(tài)下人臉運(yùn)動單元差異性的問題，提出一種改進(jìn)的稀疏表示人臉表情識別算法，將人臉紋理特征與全局位置特征用稀疏表示模型相結(jié)合，得到人臉表情的稀疏系數(shù)矩陣，并作為支持向量機(jī)表情識別的輸入。人臉表情庫BU_3DFE實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法提高了表情識別的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：表情識別；稀疏表示；特征融合

DOIDOI：10.11907/rjdk.161671

中圖分類號：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-7800（2016）006-0031-02

參考文獻(xiàn)：

[1]JI ZHENG Y，XIA M，MITSURU L，YU-LI X.Facial expression recognition based on feature point vector and texture deformation energy parameters[J].Journal of Electronics and Information Technology，2013，35（10）：2403-2410.

[2]ZHAN YONGZHAO，YE JINGFU，NIU DEJIAO.Facial expression recognition based on gabor wavelet transformation and elastictemplates matching[J].International Journal of Image and Graphics，2006，6（1）：125-138.

[3]L YIN，X WEI，J WANG，et al.A 3D facial expression database for facial behavior research[C].IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.（FG2006）[C]，IEEE Computer Society TC PAMI.Southampton，UK，2006.

[4]MOORE S，BOWDEN R.Local binary patterns for multi-view facial expression recognition[J].Computer Vision and Image Understanding，2011，115（4）：541-558.

[5]BU FA H，YIN-CHENG H，BING-XING C.A novel facial expression recognition method based on semantic knowledge of analytical hierarchy process[J].Journal of Image and Graphics，2011.

[6]RUDOVIC，OGNJEN，PATRAS.Coupled Gaussian process regression for pose-invariant facial expression recognition[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2013，35（6）：1357-1369.