| WGC特征描述的人脸表情识别 | |
| 齐梅1; 李艳秋2 | |
| 2017-04-15 | |
| 发表期刊 | 电子测量与仪器学报
 |
| ISSN | 1000-7105 |
| 卷号 | 31期号:04页码:566-572 |
| 摘要 | 针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后进一步提出基于水平和对角线优先原则的WGC_HD特征;最后利用最佳分块方式得到行分块WGC_HD特征,采用自动优化参数的SVM分类器完成人脸表情识别。在公共人脸表情库JAFFE和CK库上进行交叉实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为95.49%、12.30 ms和97.63%、31.54 ms。行分块WGC_HD特征考虑了不同梯度方向的像素差异,较好描述了表情图像的局部结构信息且具有较低的时间复杂度,与目前典型的表情识别算法结果对比也验证了算法具有较高的识别精度。 |
| 关键词 | 韦伯局部特征 韦伯梯度编码 水平和对角优先原则 人脸表情识别 |
| DOI | 10.13382/j.jemi.2017.04.011 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/58648 |
| 专题 | 国家开放大学安徽分部 |
| 作者单位 | 1.安徽广播电视大学; 2.合肥工业大学 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学安徽分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学安徽分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 齐梅,李艳秋. WGC特征描述的人脸表情识别[J]. 电子测量与仪器学报,2017,31(04):566-572. |
| APA | 齐梅,&李艳秋.(2017).WGC特征描述的人脸表情识别.电子测量与仪器学报,31(04),566-572. |
| MLA | 齐梅,et al."WGC特征描述的人脸表情识别".电子测量与仪器学报 31.04(2017):566-572. |
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