Image Analysis and Recognition
Image Analysis and Recognition
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图像分析与识别
DOI：
10.1007/978-3-642-13772-3_41
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Moore S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Moore S
提出了一种视频序列中人脸表情识别的新方法。引入了低代价的轮廓特征来有效地描述人脸的显著特征。TemporalBoost用于构建分类器，允许利用时间信息进行更健壮的识别。弱分类器是由具有倒角分数的边缘片段组装而成的。检测是有效的，因为使用有效的倒角图像来评估弱分类器。提出了一种基于全对二分类分类器的集成框架。最后利用纠错支持向量机进行最终分类。本研究的结果是一个6类分类器(喜悦、惊讶、恐惧、悲伤、愤怒和厌恶)，识别率高达95%。在Cohn-Kanade数据库上的大量实验表明，该方法对人脸表情分析是有效的。
This paper introduces a novel approach to facial expression recognition in video sequences. Low cost contour features are introduced to effectively describe the salient features of the face. Temporalboost is used to build classifiers which allow temporal information to be utilized for more robust recognition. Weak classifiers are formed by assembling edge fragments with chamfer scores. Detection is efficient as weak classifiers are evaluated using an efficient look up to a chamfer image. An ensemble framework is presented with all-pairs binary classifiers. An error correcting support vector machine (SVM) is utilized for final classification. The results of this research is a 6 class classifier (joy,surprise,fear,sadness,angeranddisgust) with recognition results of up to 95%. Extensive experiments on the Cohn-kanade database illustrate that this approach is effective for facial exression analysis.
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