基于AAM-SIFT特征描述的两级SVM人脸表情识别

摘要：

采用AAM定位特征点、尺度不变特征变换(SIFT)描述特征的方式提出一种基于AAM-SIFT的表情特征提取方法.该方法用特征点周围区域梯度方向直方图描述表情特征;同时根据不同子区域对表情的贡献不同,将特征点分组并赋予不同权重,并用两级支持向量机(SVM)对融合的加权特征进行分类识别.在标准表情库和多姿态表情库上的验证结果表明,该方法能有效提高正面人脸表情的识别率,对一定偏转角度的非正面人脸表情也保持较好的鲁棒性.

关键词：主动外观模型、尺度不变特征变换、梯度方向直方图、特征分组、多姿态

所属期刊栏目：52

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61075032;安庆师范学院青年基金项目KJ201007

在线出版日期：2016-03-25（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：178-183