包锡元
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 人脸表情子空间特征表述与融合方法研究
- 人脸表情识别技术已经在游戏、驾驶员疲劳检测、智能人机交互等领域得到了广泛的应用。但是表情表述和理解的计算，仍然是一个极具挑战性的课题，这主要是因为人脸表情识别中涉及到很多复杂的问题，比如人脸表情表达的复杂性、易受个体人脸...
- 包锡元
- 关键词：人脸表情识别特征提取信息融合
- Kappa加权的子空间融合表情识别方法被引量：2
- 2014年
- 为提高面部表情识别效果,提出基于Kappa计算面部表情图像子区域对表情的贡献程度,并线性加权子空间预测结果.将标准化后的人脸表情图像上下平均分割成2个子区域,确定上半脸和下半脸及全脸3个表情子空间,采用Gabor小波特征,分别利用SMO、MLP和KNN三种分类器,统计并计算基于Kappa的子空间表情信息.在Cohn-Kanade和JAFFE两个表情图像库进行测试,实验结果表明:基于Kappa加权融合的表情识别方法识别率更高.
- 贾熹滨张艳华包锡元
- 关键词：GABOR小波加权融合
- 基于动态图像序列的表情识别被引量：1
- 2013年
- 为提高表情表述能力,提出建立组合单帧表情空域特征的表情序列联合特征.在分析Gabor小波的不同方向和尺度组合对表情图像表征能力基础上,确定采用3个方向和2个尺度的Gabor滤波器组提取单帧表情图像特征,描述表情动作的空域特征.在此基础上,组合连续表情图像序列的特征,建立包含表情动作变化过程的联合特征,解决了利用表情相关的局部空域和时序变化信息建立表情表述模型问题.利用支持向量机(SVM)作为分类器分别在JAFFE静态表情数据库和Binghamton动态表情数据库上进行测试,结果验证了静态图像采用Gabor+PCA特征比PCA特征更具有效性,表明利用动态表情序列建立表情特征比用静态表情图像具有更高的表情识别正确率.
- 贾熹滨闻春城包锡元
- 关键词：表情识别表情特征
