基于特征融合的面部表情识别

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1、万方数据2009年5月第46卷第3期四川大学学报(自然科学版)JournalofSichuanUniversity(NaturalScienceEdition)May2009V01．46No．3doil103969／j．issn．0490—6756．2009．03—014基于特征融合的面部表情识别吴朋，周激流，雷刚，李晓华(四川大学计算机学院，成都610065)摘要：针对传统Gabor变换在提取表情特征时，冗余较大、特征维数较高的不足，结合ASM自动特征定位技术，提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部

2、表情识剐方法．实验表明，两种特征的融合，可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息，达到了更好的面部表情识别效果．关键词：ASM；特征定位；Gabor变换；特征融合；表情识别中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：0490—6756(2009)03—0583—06FaceexpressionrecognitionbasedonfeaturefusionWUPeng，ZHOUJi—Liu，LE工Gang，LIXiao-Hua(ColiegeofComputerScience，SichuanUnivers

3、ity，Chengdu610065，China)Abstract：AimingatthelackofthetraditionalGabortransforminbiggerredundancyandhigherdimen—sion，combiningtheASMautomaticfeatureorientationtechnology，thefaceexpressionrecognitionmethodbasedonthefeaturefusionbetweentheGaborfeatureandtheASMshapefea

4、tureiSproposed．Theexperimentsindicatethatthefusionofthetwofeaturescaneffectivelyusesthelocaltextureinfor—marionoffeaturedotsandtheholisticshapeinformationofshapefeatures，andobtainsbetterrecogni-tioneffect．Keywords：ASM，featureorientation，gabortransform，featurefusion

5、，expressionrecognition1引言随着人工智能和模式识别的不断发展，自动人脸表情识别在人机交互、远程教育、电视会议、精神分析等领域表现出了广泛的应用前景．相应地，自动人脸表情识别在近年来得到了广泛研究，并且逐渐成为了一个研究的热点．根据所研究图像性质的不同，自动人脸表情识别可以分为基于静态图像和基于动态表情序列两大类．在动态表情序列识别中，基于光流的方法、I'l-t]特征点跟踪方法、Is．s]隐马尔科夫模型法HMMr7届](HideMarkovModel)等得到了广泛的应用；而在基于静态图像的表情识别中，主成

6、分分析法PCAE91(PrincipalComponentAnalysis)、独立分量分析法ICAcl0’11](IndependentComponen—tAnalysis)、活动外观模型法AAM[12](ActiveAp—pearancemodels)、基于点分布模型的方法PDM(PointDistributionModel)、Gabor小波法['13,14]等都得到了成功的应用，尤其是Gabor小波法，由于其提取的特征能够捕捉对应于不同频率(尺度)及方向局部结构信息，受到了高度重视．[15】尽管应用传统Gabor变换方法

7、能够有效的提取表情变化特征，但是，由于其在变换中使用了多方向和多尺度的信息，其特征表示的向量维数非常收稿日期：2008-06-10作者简介：吴朋(1983一)，男．河南柘城人。硕士研究生。主要研究领域为人脸表情识别，人脸识别．通讯作者：李晓华．E-mailllixiaohua@cs．SCU．edu．嘶万方数据584四川大学学报(自然科学版)第46卷大，导致计算时间和内存开销量很大．一些改进的Gabor变换方法Ds-18]采用在人脸图像上手工标定一些特征点的方法来实现降维，但是，此类方法表现出很强的人为干预性，不能很好地适应自

8、动识别的要求．针对Gabor变换方法存在的不足，我们结合ASM(ActiveShapeModels)特征点自动定位技术，提出了一种基于Gabor变换特征和ASM形状特征相融合的表情识别方法．2基于ASM的特征点定位主动形状模型ASM(ActiveShapeModels)是一种物体形状描述技