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基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别

易积政 毛峡 IshizukaMitsuru 薛雨丽

易积政, 毛峡, IshizukaMitsuru, 薛雨丽. 基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(10): 2403-2410. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01569
引用本文: 易积政, 毛峡, IshizukaMitsuru, 薛雨丽. 基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(10): 2403-2410. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01569
Yi Ji-Zheng, Mao Xia, Ishizuka Mitsuru, Xue Yu-Li. Facial Expression Recognition Based on Feature Point Vector and Texture Deformation Energy Parameters[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(10): 2403-2410. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01569
Citation: Yi Ji-Zheng, Mao Xia, Ishizuka Mitsuru, Xue Yu-Li. Facial Expression Recognition Based on Feature Point Vector and Texture Deformation Energy Parameters[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(10): 2403-2410. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01569

基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01569
基金项目: 

国家科技部中日国际科技合作项目(2010DFA11990)和国家自然科学基金(61103097)资助课题

Facial Expression Recognition Based on Feature Point Vector and Texture Deformation Energy Parameters

  • 摘要: 人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-12-04
  • 修回日期:  2013-02-06
  • 刊出日期:  2013-10-19

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