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基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别
1
作者
张小华
黄波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第10期213-218,255,共7页
由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性,使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限,因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方...
由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性,使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限,因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方法中,人脸视频由智能手机的摄像头捕获,从视频中提取一些有代表性的帧,并且用一个人脸检测模块从这些帧中提取人脸区域。脸部区域被Bandlet变换处理,结果子波被划分为互不重叠的子块。计算每个块的局部二进制值模式的直方图,将所有块的直方图关联起来作为描述面部图像的特征集。用KruskalWallis检验从面部图像特征集中选择最具优势的特征,将这些特征送入高斯混合模型分类器中进行情感识别。实验结果表明,该方法在一个合理的时间内实现了高识别精度。
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关键词
情感识别
移动应用
Bandlet变换
局部二进制值模式
Kruskal-Wallis检验
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职称材料
题名
基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别
1
作者
张小华
黄波
机构
成都东软学院计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第10期213-218,255,共7页
基金
四川省教育厅科研项目(No.17ZB0008
No.17ZB0007)
文摘
由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性,使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限,因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方法中,人脸视频由智能手机的摄像头捕获,从视频中提取一些有代表性的帧,并且用一个人脸检测模块从这些帧中提取人脸区域。脸部区域被Bandlet变换处理,结果子波被划分为互不重叠的子块。计算每个块的局部二进制值模式的直方图,将所有块的直方图关联起来作为描述面部图像的特征集。用KruskalWallis检验从面部图像特征集中选择最具优势的特征,将这些特征送入高斯混合模型分类器中进行情感识别。实验结果表明,该方法在一个合理的时间内实现了高识别精度。
关键词
情感识别
移动应用
Bandlet变换
局部二进制值模式
Kruskal-Wallis检验
Keywords
emotion recognition
mobile applications
Bandlet transform
local binary patterns
Kruskal-Wallis test
分类号
TP3-0 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别
张小华
黄波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
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