【摘 要】
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提出了一种基于随机块特征和自适应词典学习的人脸表情识别方法。利用Haar-like特征和人脸几何结构信息可靠定位眼睛和嘴巴;在眼睛和嘴巴附近抽取随机块,构建特征矢量;将特征矢量进行词典学习,得到表情词典;根据待测表情在表情词典上的稀疏分解对表情进行分类。在JAFFE和Cohn-kanade表情库中进行了对比实验,结果表明该方法具有较好的识别性能,对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性。
【机 构】
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广西师范大学电子工程学院,广西桂林,541004郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南郑州,450002;
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提出了一种基于随机块特征和自适应词典学习的人脸表情识别方法。利用Haar-like特征和人脸几何结构信息可靠定位眼睛和嘴巴;在眼睛和嘴巴附近抽取随机块,构建特征矢量;将特征矢量进行词典学习,得到表情词典;根据待测表情在表情词典上的稀疏分解对表情进行分类。在JAFFE和Cohn-kanade表情库中进行了对比实验,结果表明该方法具有较好的识别性能,对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性。
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