罗源
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于spin image的人脸点云特征定位
- 2017年
- 展示一个三维人脸点云特征点定位方法。通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法,划分人脸特征点候选区域,对特征点形成的旋转图像(spin image)进行比较,实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。原始的旋转图像算法计算量太大,运算时间过长,无法获得实际应用,在原算法的基础上,只对筛选出来的少量重要特征点进行区域曲面重构,避免大量无意义的点运算,提高旋转图像算法的实时性能。在GavabDB数据库上的实验结果表明,该方法最高获得了95.37%的识别率,对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。
- 朱思豪张灵罗源陈云华
- 关键词：点云旋转图像
- 基于层次结构化字典学习的人脸表情识别被引量：2
- 2017年
- 针对传统稀疏表示方法构建的字典不具备判别性的问题,以K-SVD算法为基础,对判别字典的构建和分类求解进行了研究,提出一种基于层次结构化字典学习的表情识别方法。先将训练样本切割出眼眉、脸颊和嘴三部分,对分割的各部分利用K-SVD算法得到块字典向量,再用层次分析法的权重赋值方法求块字典向量的权重值,构成各类子字典。将所有的子字典进行联合,用结构化字典学习算法求解。测试样本的归类取决于求解结果重构的效果。在JAFFE和CK表情库上的实验表明,该算法在保证了字典判别性的同时,也达到了较高的识别率。
- 罗源张灵陈云华朱思豪田小路
- 关键词：层次分析法人脸表情识别
- 基于视觉机制与协同显著性的自发式表情识别被引量：3
- 2019年
- 自发性面部表情视频中存在过多的冗余图像数据而在性能上遇到瓶颈,为此提出一种基于人眼视觉注意机制和协同显著性人脸特征提取算法。基于人类的视觉机制,动态提取关键帧解决面部表情的时间动态问题。通过乘法融合算法和图像协同获得关键序列帧显著区域。由于这些区域形变较小且与面部表情低相关,剔除这些显著区域,减少面部特征数据量。提取剩余面部的LBP特征,并使用SVM分类器进行分类。在Cohn-Kanade+人脸表情数据库和MMI数据库中的实验结果表明,该方法能有效提高自发表达序列的识别准确率。
- 姬秋敏张灵陈云华麦应潮向文罗源
- 关键词：视觉注意机制
- 基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别被引量：3
- 2016年
- 为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。
- 张灵田小路罗源常捷吴勇
- 关键词：压缩感知
- 基于多帧间区域性光流特征的精神疲劳检测被引量：2
- 2018年
- 人体慢性疲劳表情具有持续时间长、帧间位移小的特点,使快速、准确的识别比较困难。分析上述问题,相比相位、能量、特征匹配的计算方法,基于梯度的光流方法计算简单且得到较好的结果,因此对基于梯度的全局光流技术进行研究,使用全局光流技术在连续多帧间局部区域内进行计算,获得稠密光流,得到相隔多帧的两幅图像的运动变化,解决持续时间长和帧间小位移的问题。通过计算眼部区域和嘴部区域的点运动情况提取光流特征,使用光流加速度模值,设置模值阈值参数提取开始打哈欠的那一帧,通过计算得出一段时间内眼睛闭合率和打哈欠频率。实验结果表明,该方法可以准确识别出疲劳表情。
- 姬秋敏张灵罗源陈云华向文
- 关键词：加速度
- 一种提取反向协同显著区域特征的表情识别算法被引量：4
- 2018年
- 针对单幅表情图像识别缺乏表情间关联性及单分类器的局限性问题,提出一种基于反向协同显著区域特征的人脸表情识别方法.该方法首先对数据库进行预处理,获取表情图像的纯人脸区域,再选取相同的人七张不同表情图像,利用反向协同显著区域算法对选取图像提取表情之间的变化区域并作为显著区域,然后利用纹理和形状特征对显著区域进行描述,最后采用多分类器决策机制进行分类.在JAFFE和CK人脸表情库的实验结果表明,该方法在降低特征维度的同时,能挖掘出表情的显著区域部分并能对表情进行有效的描述,与其他近似的人脸表情识别方法对比,识别率平均提高了2.5%.
- 罗源张灵陈云华曾碧姜文超
- 关键词：表情识别
