基于活动外观模型的人脸表情分析与识别
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TP391.41

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Facial Expression Recognition Using Active Appearance Models
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    分析了用活动外观模板(AAM)提取的人脸表情特征来进行人脸表情识别(FER)的可行性,尝试了以此特征向量为基础的FER。根据人脸图像的特点.先用特征眼的方法定位眼睛区域,再采用AAM的优化算法获取新对象的特征,缩短了AAM方法定位新对象的优化时间,提高了定位的准确度。采用秩相关分析和非度量多维标度(nMDS)等多变量统计学方法分析得出AAM方法提取的表情特征能够很好地表达表情的变化,并构造了神经网络分类器对人脸表情图像进行识别实验,得到93.5%的识别率。

    Abstract:

    Feasibility of facial expression recognition(FER) using facial expression feature extracted was ivestigated by active appearance models method(AAM).According to characteristics of face images,eye region is extracted using eigen-eye method firstly to decrease AAM optimization time and improve accuracyd of locating new objects using AAM.Rank correlation method and non-metric multidimensional scaling(nMDS) method are adopted to analyze the performance of facial expression feature extracted by using AAM method.It is proved that this kind of feature has a good ability to represent expression variability.An artificial neural network was constructed to recognize facial expression.Experiments show tha the recognition rate is 93.5 %.

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引用本文

左坤隆 刘文耀.基于活动外观模型的人脸表情分析与识别[J].光电子激光,2004,(7):853~857

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