协同表示下显著特征块筛选的人脸表情识别

摘要：

针对人脸不同区域对于各种表情具有不同程度的区分性这一发现,提出一种基于协同表示(Collaborative Representa-tion,CR)筛选特征块的人脸表情识别新方法.首先,通过协同表示学习训练样本,筛选出使得认证样本集中各类表情识别率达到最高的若干候选特征块;之后,在测试阶段,针对每个测试样本从候选块中自动筛选出独立的样本特征块,用于对该测试样本进行分类.与以往的块筛选方法不同,本文针对单个测试样本筛选出区分性的块.本文方法在CK+和JAFFE人脸表情库上的表现超越了其他特征块相关方法,并在不同分辨率和多种强度表情下取得了较好的识别效果.

关键词：特征块筛选、表情识别、协同表示、低分辨率、低强度表情

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202312,61673193;中央高校基本科研业务费专项基金项目JUSRP51635B,JUSRP51510;江苏省自然科学基金项目BK20150159

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2263-2267