基于面部结构的表情识别

心理学上的研究表明,面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上。受其启发,提出一种基于面部结构的表情识别方法,重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情。首先,使用鲁棒的判别响应图拟合(discriminative response map fitting,DRMF)方法自动检测出对识别人脸表情最为关键的局部人脸区域,即眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的部分;然后从这些关键部分中提取Haar特征;最后采用Boosting学习和联动机制,学习得到基于联合Haar特征的表情分类器。在CMU表情数据库和JAFFE表情数据库上的实验结果表明了上述方法的良好性能,即基于面部构件识别表情的方法获得了与手工精准标注人脸面部构件识别表情方法相近的识别效果。