崔叶
- 作品数：4 被引量：13H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法
- 本发明公开了一种基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法，涉及唇形识别技术的特征提取与识别控制领域。本发明首先对唇部进行DT_CWT滤波，由于DT_CWT具有近似平移不变性，所以DT_CWT滤波后会使在ROI内不同位...
- 张毅罗元刘想德徐晓东林海波崔叶
- 文献传递
- 基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别被引量：13
- 2014年
- 针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。
- 罗元崔叶王艳张毅
- 关键词：面部表情识别DCTLBPSVM
- 基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法
- 本发明公开了一种基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法，涉及唇形识别技术的特征提取与识别控制领域。本发明首先对唇部进行DT_CWT滤波，由于DT_CWT具有近似平移不变性，所以DT_CWT滤波后会使在ROI内不同位...
- 张毅罗元刘想德徐晓东林海波崔叶
- 文献传递
- 基于混合SVM与AdaBoost分类的面部表情识别的人机交互被引量：1
- 2013年
- 基于二维主元分析(2DPCA)方法提出一种混合支持向量机(SVM)与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据,有效地减少了计算量;然后,采用SVM方法对特征数据进行分类学习,得到初始分类器;最后,通过AdaBoost算法对SVM分类结果进行进一步加强,形成强分类器,提升了分类能力,确保了表情识别工作,并实现基于面部表情识别的智能轮椅的人机交互的鲁棒性。实验结果表明:该方法不仅有效地提高了样本的分类能力,而且降低了计算的复杂度,在智能轮椅人机交互实验中的平均识别率达到92.5%。
- 崔叶王艳
- 关键词：人脸表情识别支持向量机
