华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (5): 115-121.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.05.018

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参考中性表情的人脸表情识别

邹文杰 王文静 杨付正   

  1. 西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071
  • 收稿日期:2013-09-12 修回日期:2014-03-24 出版日期:2014-05-25 发布日期:2014-04-01
  • 通信作者: 杨付正(1977-),男,教授,博士生导师,主要从事视频编码、多媒体通信技术研究. E-mail:fzhyang@mail.xidian.edu.cn
  • 作者简介:邹文杰(1986-),男,博士生,主要从事模式识别、机器学习、图像处理研究.E-mail:wjzou@xidian.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61371089);高等学校学科创新引智计划项目(B08038)

Facial Expression Recognition Referring to Neutral Expression

Zou Wen- jie Wang Wen- jing Yang Fu- zheng   

  1. State Key Laboratory of Integrated Service Networks,Xidian University,Xi'an 710071,Shaanxi,China
  • Received:2013-09-12 Revised:2014-03-24 Online:2014-05-25 Published:2014-04-01
  • Contact: 杨付正(1977-),男,教授,博士生导师,主要从事视频编码、多媒体通信技术研究. E-mail:fzhyang@mail.xidian.edu.cn
  • About author:邹文杰(1986-),男,博士生,主要从事模式识别、机器学习、图像处理研究.E-mail:wjzou@xidian.edu.cn
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(61371089);高等学校学科创新引智计划项目(B08038)

摘要: 为充分利用视频中人脸表情与中性表情的差异,提出了一种新的对非特定人脸的表情识别方法.该方法针对低复杂度的视频表情识别应用场景,利用参考中性表情的特征点偏移角表征被测表情的变化信息,同时利用二维主成分分析(2DPCA)法提取被测表情帧的二维主成分特征,从而综合使用表情的动态和静态特征,并使用支持向量机分类器进行表情分类识别.在 JAFFE 人脸表情库上的实验结果表明,相对于仅使用 2DPCA 的静态图像表情识别方法,文中所提方法的人脸表情识别准确率平均提高 7%.

关键词: 模式识别, 表情识别, 特征点偏移角, 二维主成分分析, 支持向量机

Abstract:

In order to fully explore the difference in facial expression in videos,a novel facial expression recogni-tion approach for non- repeatable face,which utilizes both dynamic and static features to recognize the facial expres-sion in videos in low- complexity scenarios,is proposed.In this approach,the feature point offset angle of neutralexpression is presented as a feature to represent the difference information of measured facial expression,and simul-taneously,the two- dimension principal component features are extracted via two- dimension principal componentanalysis (2DPCA).Then,the combined dynamic- static information is sent to support vector machine (SVM) clas-sifiers to implement the facial expression recognition.Experimental results on JAFFE database indicate that,incomparison with the existing method which only uses the static features extracted via 2DPCA,the proposed methodmay result in 7% of increment in facial expression recognition accuracy.

Key words: pattern recognition, expression recognition, feature point offset angle, two- dimension principal compo-nent analysis, support vector machine