Expression Recognition Methods Based on Feature Fusion
Expression Recognition Methods Based on Feature Fusion
复制标题
基于特征融合的表情识别方法
DOI：
10.1007/978-3-642-15314-3_33
复制
发表时间：
2010-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chang Su
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guoyin Wang;Yong Yang;Jiefang Deng;Chang Su
表情识别是人工智能和模式识别领域的研究热点。特征融合是表情识别中最重要的技术方法之一。为了研究从人脸不同部位提取的特征信息在人脸表情识别中的作用，实验表明，Gabor小波特征和嘴部几何特征在人脸表情识别中的作用更大。在第一个实验中，我们使用嘴巴的Gabor小波特征进行表情识别，其识别效果仅比整张脸的识别效果差。在西方人的情感表情识别中，该方法具有更好的性能。在第二个实验中，我们表明，融合的Gabor小波特征和几何特征的嘴可以达到更好的识别效果比单独使用的方法。它也有更好的实时性能比使用整个人脸图像。
Expression recognition is popular research focus in Artificial Intelligence and Pattern Recognition. Feature fusion is one of the most important technical methods in expression recognition. To study how the feature information extracted from different part of the face play the role in facial expression recognition, experiments have been done and shown that Gabor wavelet feature and geometric characteristics of mouth are more important. In the first experiment, Gabor wavelet features of mouth is used for expression recognition, it is only worse than the result of the whole face. It has even better performance in Occidental emotion expression recognition. In the second experiment, we show that fusing the Gabor wavelet feature and geometric characteristics of mouth together can achieve better recognition results than using either method alone. It also has better real-time performance than using the whole face image.
登录
查看更多内容
DOI：
--
发表时间：
2006-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Kinshuk;R. Koper;Piet Kommers;P. Kirschner;D. Sampson;Wim Didderen
通讯作者：
Kinshuk;R. Koper;Piet Kommers;P. Kirschner;D. Sampson;Wim Didderen
DOI：
10.1109/icalt.2006.171
发表时间：
2006-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
May-Ping Loh;Ya-Ping Wong;Chee-Onn Wong
通讯作者：
May-Ping Loh;Ya-Ping Wong;Chee-Onn Wong
DOI：
10.1109/icip.2006.313054
发表时间：
2006-10
期刊：
2006 International Conference on Image Processing
影响因子：
--
作者：
I. Kotsia;N. Nikolaidis;I. Pitas
通讯作者：
I. Kotsia;N. Nikolaidis;I. Pitas
影响因子：
10.6
作者：
Liu, CJ;Wechsler, H
通讯作者：
Wechsler, H
DOI：
--
发表时间：
2000
期刊：
Chinese Journal of Computers
影响因子：
--
作者：
Jin Hui
通讯作者：
Jin Hui