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PHOG特征与聚类特征选择的笑脸识别方法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:23-28
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华南理工大学电子与信息学院,广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.60902087 U0735004 61075021); 广东省科技计划项目(No.2010A090100016); 中央高校业务费基金项目(No.2009ZM0036)资助
  • 相关项目:复杂多义性通用目标分类及其应用系统研究
中文摘要:

基于Gabor特征的人脸表情识别系统虽具有良好的识别性能,但特征维数大、分类器复杂度高.因此,文中提出一种基于PHOG特征与聚类线性鉴别分析(CLDA)的笑脸识别方法.PHOG特征的引入在于简化系统的运算复杂度,而CLDA克服传统线性鉴别分析方法的多模态问题.实验结果表明PHOG特征免去Gabor特征在Adaboost耗时的特征选择过程,具有和Gabor特征相当或更优的识别性能,且CLDA在维数降低时,系统的识别率能得到更好保持.

英文摘要:

Gabor features are successfully applied to solve the problems of facial expression recognition.However,the dimension of Gabor features is usually too high to be practically applicable.A method based on Pyramid Histogram of Oriented Gradients(PHOG) feature and Clustering Linear Discriminate Analysis(CLDA) is proposed for smile expression recognition.The main merits of the proposed system are that the complexity can be decreased with low-dimension PHOG feature,and the multi-model problem can be overcome by CLDA.The experimental results show that system with PHOG feature achieves competitive or even higher recognition accuracy than with the Gabor feature,but with much lower of computation time cost.Moreover,the performance of CLDA does not be degraded significantly when decreasing the feature dimension.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169