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时间:2020-03-12
《基于全局光流特征的微表情识别.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、万方数据第29卷第8期2叭6年8月模式识别与人工智能PR&AIV01.29No.8Aug.2016基于全局光流特征的微表情识别冰张轩阁1田彦涛1’2颜飞1王美茜11(吉林大学通信工程学院长春130025)2(吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130025)摘要以改善微表情识别效果为目标,研究基于梯度的全局光流特征提取算法.针对精细图像间大位移问题,引入多分辨率策略对图像分层,通过迭代重加权最小二乘法逐层优化目标函数,求解最优光流,保证运动跟踪的准确性.为了体现人脸关键部位的动作差异,提出分区的特征统计方法,将光流图像划分为若干矩形区域,在局部区域内归纳各点光流运动情况,增强
2、特征的有效性.实验表明,文中方法提升整体识别率和各类情感区分的准确度.关键词微表情,特征提取,光流,识别中图法分类号TP391.4DoI10.16451/j.cnki.issnl003_6059.201608011引用格式张轩阁,田彦涛,颜飞,王美茜.基于全局光流特征的微表情识别.模式识别与人工智能,2016,29(8):760一768.Micro·expressionRecognitionBasedonGlobalOpticalFlowFeatureZHANGXuangel,TIANYanta01”,YANFeil,WANGMeiqianl1(c0Z如舻矿cD,nm“nic
3、o渤nE增i几ee^ng,朋讥踟溉那i£),,C^口增c^Mn130025)2(K砂如60mfo可Q厂BionicE昭inee^昭Q厂胧n厶fv旷尉“c口£io几,^砌溉西e坩i£y,C^血唧^“凡130025)ABSTRACTTheglobalopticalnowfeatureextractionalgorithmbasedongmdientisstudiedtoimprovetheefkctofmicro—expressionrecognition.Tosolvetheproblemoflargedisplacementbetweenfineimages,themuhi·
4、resolutionstrategyisintroducedtosIicetheimages,andtheitemtiverewe培hted1eastsquaresmethodisusedtooptimizetheobjectivefunctionlayerbylayer.Thus,theoptimalopticalnowisobtained,andtheaccuracyofmotiontmckingisensured.Torenecttheactiondifkrencesinkeypartsoffaces,apartitionfeaturestatisticmethodis
5、proposed.TheopticalnowimageisdiVidedintoanumberofrectangularregionsandintheseregionstheopticalnowmotionisconcluded.Consequently,theef亿ctivenessofthefe8tureisenhanced.TheexperimentalresultsshowthatoVerallrecognitionaccuracyanddiscriminationofemotioncategoriesaresigni6cantlyimproVed.s吉林省科技发展计
6、划重点基金项目(No.20071152)资助SupponedbyKeyProjectofScienceandTechn0109yDevelopmentPlanforJilinProVince(No.20071152)收稿日期:2016—01—18;修回日期:2016—04—26;录用日期:2016—05—26ManuscriptreceivedJanuaIy18,2016;revisedApril26,2016;acceptedMay26,2016万方数据第8期张轩阁等:基于全局光流特征的微表情识别761KeyWordsMicm—expression,FeatureExtra
7、ction,OpticalFlow,RecognitionCitationZHANGXG,TIANYT,YANF,WANGMQ.Micro-expressionRecognitionBasedonGlobalOpticalFlowFeature.PattemRecognitionandAnificialIntelligence,2016,29(8):760—768.人类接触外界的过程通常伴随一系列复杂的心理活动,由此诱发情感,也称情绪.研究表明,情绪变化会在脸部产生表情,两者存在绝对的对应关系¨J.近年
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