基于层次分析法语义知识的人脸表情识别新方法

被引:17
作者
胡步发
黄银成
陈炳兴
机构
[1] 福州大学机械工程及自动化学院
关键词
人脸表情识别; 层次分析法; 底层视觉特征; 高层语义;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
在目前的人脸表情识别系统中,人脸表情的机器识别和人类感知之间存在着本质的差异,造成人脸表情识别率不高。为了减小人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于层次分析法(AHP)语义知识的人脸表情识别新方法。该方法首先采用层次分析法对训练集中人脸图像进行高层语义描述,建立语义特征向量,在底层视觉特征提取阶段,提出一种二阶PCA(principal component analysis)方法来提取人脸图像的纹理特征;在识别阶段,仅利用输入人脸图像的底层视觉特征,采用K-NN(k-nearest neighbor)算法并结合学习阶段建立的语义特征向量,进行人脸表情分类识别。提出的人脸表情识别方法结合底层视觉特征和高层语义知识,减小了人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟。在JAFFE人脸表情数据库中进行实验,获得了93.92%的平均识别率。理论分析和实验结果表明,与其他的人脸表情识别方法相比,该方法具有更好的识别效果。
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共 2 条
[1]  
Real-time estimation of facial expression intensity. Lee K K,Xu Y. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics&Automations . 2003
[2]  
Automatic facial expression recognition using facial animation parameters and multistream HMMs. Aleksic P S,Katsaggelos A K. IEEE Transactions on Information Forensics and Security . 2006