基于特征分组加权聚类的表情识别.pdf

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1、第17卷第11期计算机辅助设计与图形学学报VoI.17，No.112005年11月JOURNALOFCOMPUTER-AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSNov.，2005!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!基于特征分组加权聚类的表情识别武宇文刘宏查红彬（北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871）（wuyw@cis.pku.edu.cn）摘要给出一种基于特征加权聚类的表情识别算法.首先通过特征分组加权充分考虑特征之间度量值的不均衡性，更好

2、地描述了同类表情中不同特征作用的差异；其次利用模糊聚类思想在算法中引入表情不确定性描述，给出了基于形状特征识别表情时表情的模糊表示方法.该算法实现简单，计算复杂度低，能够实时、动态地更新训练结果，并且有良好的分类效果.关键词表情识别；表情分析；特征加权；模糊聚类中图法分类号TP391.41FacialExpressionRecognitionbyWeightedClusteringofGroupedFeaturesWuYuwenLiuHongZhaHongbin（NationalLaboratoryonMachinePerception，PekingUniuersity

3、，Beijing100871）AbstractInthispaper，wepresentamethodoffaciaIexpressionrecognitionbasedonweightedcIusteringofgroupedfeatures.Atfirst，wedesignafeature-groupingmethodfornormaIizingfeaturevaIuestodeaIwithdifferenteffectsofthefeaturesfortheexpressioncIassification.SecondIy，afuzzycIusteringaIgo

4、rithmbyweightingthegroupedfeaturesisintroducedtohandIetheexpressionuncertainty.ThemethodiscomputationaIIysimpIe，easytoimpIement，andcanbeusedfordynamicupdatingforanon-Iinetrainingandrecognitionsystem.KeywordsfaciaIexpressionrecognition；faciaIexpressionanaIysis；featureweighting；fuzzycIuste

5、ring情引起的脸部形变的差异，设计了基于特征分组加0引言权聚类的表情识别算法.表情识别的研究已有20多年的历史.基于形状表情在人们的日常生活中发挥着重要的作用，特征的表情识别一直是一个重要的研究方向.早期是人们传递信息和理解情感的重要方式.实现自然基于形状特征的方法主要利用形状特征维数低的特［4-6］和谐的人机交互，必须使计算机能更准确有效地理点，使用的方法相对简单.近年来，基于形状特解人的表情和意图.同时，表情识别是情感理解的征的表情识别研究出现了一些新的相对复杂的方［7-9］基础，是计算机理解人的情感的前提和有效途径.法.但是更多的研究是利用形状特征识别活动单心理

6、学研究认为，大脑单纯利用脸部形状特征［10-11］元（ActiveUnit，AU）来进行表情分析.目前基能够很好地完成表情识别（例如漫画）.形状特征有于形状特征的方法中普遍存在2个问题.首先，表冗余信息少，特征维数低，训练和识别的计算复杂度情的不确定性是表情识别问题独有的显著特点.现低等特点.本文从形状特征的特点和表情的不确定有基于形状特征的方法缺乏有效描述这种不确定性性出发，利用模糊聚类的思想，同时充分考虑不同表的机制.虽然有些方法中使用模糊逻辑对特征状态收稿日期：2005-01-04；修回日期：2005-05-24基金项目：国家自然科学基金（60175025）11期

7、武宇文等：基于特征分组加权聚类的表情识别2395［5，12］进行模糊处理，并引入了不确定性描述，但这种描述是在特征层次上的，而表情不确定性应该体现在分类结果上，即某个表情可能属于多个类.其次，脸部特征运动的幅度是不同的（如嘴部区域运动幅度大于眼部区域运动幅度）；同时不同表情引起的脸部运动也是不同的，即相同表情中各个特征作用不同.现有基于形状特征的方法通过归一化操作来消除不同人之间相同特征运动幅度的差异，但未考虑同一个人不同脸部特征运动幅度的差异.而对于相同表情中各种特征作用不同这一问题，大多数基于图1脸部特征提取结果形状特征的方法都没有考