遮挡条件下的鲁棒表情识别方法

被引：13

作者：

薛雨丽 ^{[1
]}

毛峡 ^{[1
]}

Caleanu CatalinDaniel ^{[2
]}

吕善伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院

[2] 蒂米索拉理工大学电子通信系

来源：

北京航空航天大学学报 | 2010年 / 04期

关键词：

鲁棒主成分分析; 表情识别; 遮挡检测; 遮挡去除;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2010.04.026

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的遮挡区域由RPCA重构人脸的相应区域进行替换,并由权值更新的AdaBoost分类器对遮挡区域重构后的人脸进行表情识别.在BHU(Beihang University)人脸表情数据库和日本女性表情数据库上进行了各种遮挡情况下的表情识别实验,获得了比AdaBoost方法更好的识别结果,说明基于RPCA和AdaBoost的表情识别方法对多种面部遮挡具有较强的鲁棒性.

引用

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