安徽省科技计划项目(1206c0805039)
- 作品数：3 被引量：36H指数：3
- 相关作者：胡敏王晓华许良凤朱弘江河更多>>
- 相关机构：合肥工业大学安徽广播电视大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省科技计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法被引量：25
- 2013年
- 针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.
- 胡敏朱弘王晓华许良凤
- 关键词：GABOR特征分块直方图梯度方向
- 精确局部特征描述的表情识别被引量：9
- 2014年
- 目的针对传统局部特征提取方法在表情识别上的局限性,提出一种精确局部特征描述的表情识别方法。方法首先将人的眉毛、眼睛和嘴巴3个对表情识别起关键作用的器官分割出来,使得特征描述更具有针对性。然后,构造充分矢量三角形以统计图像的轮廓特征与细节特征。最后,对于不同的表情器官采用不同尺度的充分矢量三角形描述,对于同种表情器官采用多种尺度的充分矢量三角形联合描述,从而充分描述关键器官的图像信息。结果该算法在日本女性表情人脸库(JAFFE)、cohn-kanade库(CK)以及Pain expressions库上进行实验,分别取得了95.67%、97.83%、84.0%的平均识别率以及11.70 ms、30.23 ms、11.73 ms的平均特征提取时间,实验结果表明,精确局部特征描述的表情识别方法可以较快、较准确的进行人脸表情识别。结论精确局部特征描述的表情识别方法通过器官的分割以及充分矢量三角形模式的构造与灵活运用,良好地表达了图像的局部特征且具有较低的时间复杂度,本文算法与目前典型的表情识别算法的实验对比结果也表明了本文算法的有效性。
- 胡敏江河王晓华陈红波李堃任福继
- 关键词：表情识别
- 基于多方向空间词袋模型的物体识别被引量：3
- 2017年
- 针对词袋模型完全忽略空间位置信息的问题,提出了一种多方向空间词袋模型的物体识别方法。该算法通过空间金字塔划分,形成图像的空间子区域特征表达;分别在水平、垂直和倾斜±45°上对图像局部特征向量进行投影,得到图像在多方向上的空间结构信息;采用样本视觉词典方法,既减少了不同物体类别样本带来的冗余影响,又降低了特征维数。在Caltech101和Caltech256物体库上进行了对比实验,实验结果验证了算法的有效性。
- 齐梅胡敏
- 关键词：空间信息
