卢亚楠
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：北京科技大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于人脸运动单元及表情关系模型的自动表情识别被引量：5
- 2016年
- 面部表情是人们表达情感和意向最有效、自然、快捷的方式.表情的发生主体不同,程度不同,导致了表情的自发性.基于这一难点,建立了一种人脸运动单元(action units,AUs)及面部表情间的概率关系模型,该模型将人脸分为眉眼区域和嘴巴区域两部分,采用Gabor小波提取区域特征,通过K临近(K nearest neighbor,KNN)与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)相结合的机器学习算法进行自动AUs表情识别.这种改进的机器学习算法,通过训练数据以及主观的先验知识进行模型学习,为AUs配以不同的权重,并且根据极大后验概率(maximum a posteriori probability,MAP)选取最优表情.实验表明,本文所提出的模型对不同主体、不同程度的表情都表现出了较高的识别率,是一种高效且鲁棒性强的自动表情识别系统.
- 解仑卢亚楠姜波孙铁王志良
- 关键词：GABOR特征贝叶斯网络
