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1、基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别第6卷第3期2011年6月智能系统CAMTransactionsonIntelligentSystemsVoL6No.3Jun.201ldoi:10.3969/j.issn.1673-4785.2011.03.007基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别彭程,刘帅师,;0-)11,田彦涛'(1.吉林大学通信工程学院,吉林长春130025;2.吉林大学工程仿生教育部重点实验室,吉林长春130025)摘要:针对主动形状模型(ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一
2、种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进而得到改进的扩展加权局部纹理模型,它由中心局部纹理模型,前局部纹理模型和后局部纹理模型共3个子模型加权组成,并对加权参数进行实验优化,使各个特征点之间的联系更加紧密,模型的鲁棒性更好.通过表情识别实验对提出的EWASM算法和传统ASM算法进行对比,选用RBF神经网络分类器进行表情分类,实验结果表明EWASM算法收敛速度更快,识别率也得以提高
3、,并解决了局部最小问题,能更有效地表征表情.关键词:人脸表情识别;主动形状模型;局部纹理模型;RBF神经网络分类器中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1673-4785(2011)03-0231—08AnactiveshapemodelforfacialexpressionrecognitionbasedonalocaltexturemodelPENGCheng,LIUShuaishi,WANChuan,TIANYantao,.(1.SchoolofCommunicationEngineeri
4、ng,JilinUniversity,Changchun130025,China;2.KeyLaboratoryofBionicEngineering(Ji一1inUniversity),MinistryofEducation,Changchun130025,China)Abstract:Animprovedactiveshapemodel(ASM)calledEWASM(expandedweightedASM)basedonalocaltex-turemodelwasproposedbecauseEW
5、ASMovercomesthedisadvantagethattheactiveshapemodeliseasytoinvolveinlocaloptimalsolutionintheiterativeprocess.Inthelocaltexturemodel,searchingadjacentinformationofeachlandmarkalongitsperpendicularbisectormadethematchpositionbest.ItimprovedandpromotedMahal
6、anobisdis—tancewhichmeasuredthematchingdegree.Thenthelocaltexturemodelwasextendedtoincludethecenterlocaltexturemodel,forwardlocaltexturemodel,andbackwardlocaltexturemode1.Afterthat,theweightedparameterswereoptimizedexperimentally.Thuseachlandmarkismorecl
7、oselyrelatedandthelocaltexturemodelismorero—bust.FinallyfacialexpressionrecognitionexperimentswereconductedcomparingEWASMwithclassicalASM,andaRBFneuralnetworkwasusedasaclassificationintheexpressionrecognition.ExperimentsshowthattheEWASMalgorithmsolvedthe
8、localminimumproblemandachievedabetterconvergencerateandrecognitioneffect.Keywords:facialexpressionrecognition;activeshapemodel;localtexturemodel;RBFneuralnetworkclassifier人脸表情不仅在人与人的交流中发挥着重要的作用,而且是实现人机交互,使计算机能够更准确地理解人的表情和意
