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基于改进主动形状模型的人脸表情识别
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 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]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122, [2]南京理工大学信息学院,南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472060,No.60572034);江苏省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2006081);,,2006年教育部新世纪优秀人才计划项目.
中文摘要:

主动形状模型(ASM)是面部特征定位、人脸识别和表情识别等模式识别领域中常用的一种方法。但受到初始情况、光照等诸多因素的影响,其性能会有所下降。研究了一种改进的主动形状模型,改进主要体现在两个方面:第一,首先用点轮廓检测算法(PCDM)检测到双眼的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;第二,从ASM原始的思想出发,充分挖掘标定点之间的联系,提出一种构建局部纹理模型的新方法。在JAFFE人脸数据库中进行验证,结果表明,改进ASM方法提高了搜索速度与特征点定位的精度。最终构造神经网络分类器进行人脸表情识别实验,得到了较好的识别率。

英文摘要:

Active Shape Models(ASM) is one of powerful tools for face alignment,face recognition and facial expression recogni- tion.However,the performance of ASM is often influenced by some factors such as the initial location,illumination and so on.This paper proposes an improved active shape models.First,the position of eyes which provide roughly the initialization position for point distribution model of ASM is detected in face region using Point Contour Detection Method(PCDM).Second,a new method constructed local appearance model is developed.This improved method is evaluated on JAFFE face database and the experimen- tal results show that the improved ASM improves the accuracy of face features location.Finally,an artificial neural network is constructed to recognize facial expression and gels a good recognition rate.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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