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面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
被引量：
3
1
作者
陈晓光
刘决仕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期184-188,共5页
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测...
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR(Augmented Variance Ratio)特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。
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关键词
人脸表情识别
LBP特征
avr
特征选取
SVM分类器
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职称材料
面向脸部表情识别的Gabor特征选择方法
被引量：
19
2
作者
姚伟
孙正兴
张岩
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第1期79-84,共6页
针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行Ad-aBoost特征选择,以挑选出最具区分度的...
针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行Ad-aBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特征,从而降低了Gabor特征的表示维度.实验结果验证了所提方法的有效性,在训练时间和识别性能两者之间取得了较好的平衡.
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关键词
表情识别
GABOR特征
特征选择
方差率
ADABOOST
支持向量机
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职称材料
题名
面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
被引量：
3
1
作者
陈晓光
刘决仕
机构
上海交通大学E-Learning实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期184-188,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2007AA01Z157)
上海市科学技术委员会科研计划项目(No.06DZ15008)~~
文摘
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR(Augmented Variance Ratio)特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。
关键词
人脸表情识别
LBP特征
avr
特征选取
SVM分类器
Keywords
facial expression recognition
Local Binary Patterns （LBP）
feature
s
augmented variance ratio （avr） feature selection
Support Vector Machine（SVM） classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向脸部表情识别的Gabor特征选择方法
被引量：
19
2
作者
姚伟
孙正兴
张岩
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第1期79-84,共6页
基金
国家自然科学基金(69903006
60373065)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划(2007AA01Z334)
教育部新世纪优秀人才资助计划(NCET-04-0460)
文摘
针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行Ad-aBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特征,从而降低了Gabor特征的表示维度.实验结果验证了所提方法的有效性,在训练时间和识别性能两者之间取得了较好的平衡.
关键词
表情识别
GABOR特征
特征选择
方差率
ADABOOST
支持向量机
Keywords
facial expression recognition
Gabor
feature
feature
selection
variance
ratio
AdaBoost
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
陈晓光
刘决仕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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职称材料
2
面向脸部表情识别的Gabor特征选择方法
姚伟
孙正兴
张岩
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
19
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职称材料
已选择
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参考文献
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