基于AAM和光流法的动态序列表情识别

摘要：

为获得人脸表情变化过程的动态信息,提高表情特征点在动态序列中跟踪的准确性,提出将主动表观模型与高斯金字塔Lucas-Kanada光流法相结合的表情识别方法.构造中性表情的基本主动表观模型,得到中性表情帧中的表情特征点,在动态序列中用高斯金字塔Lucas-Kanada光流法跟踪这些表情特征点,获得表情动态变化信息作为人脸表情特征,用支持向量机方法进行表情分类.在Cohn-Kanade+人脸表情数据库进行实验,实验结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别的准确率.

关键词：主动表观模型、光流法、表情识别、支持向量机、动态序列

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金项目LJQ2013013

在线出版日期：2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1642-1646,1656