文献类型：期刊文章

作　　者：王琳琳[1] 刘敬浩[1] 付晓梅[2]

机构地区：[1]天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072 [2]天津大学海洋科学与技术学院,天津300072

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61571323)

年　　份：2018

卷　　号：55

期　　号：1

起止页码：198-206

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情信息的局部表情图像,对其分别提取包含纹理信息的Log-Gabor特征与包含形状信息的二阶梯度方向直方图特征,并将这2种特征相融合,获得更有效的表情特征,然后利用融合后的特征训练DBN模型,并用训练后的DBN模型进行表情识别。利用本文方法在三种表情库上进行实验,识别率可分别达到96.30%、97.39%以及95.73%,表明本文方法可有效提高人脸表情识别率。

关 键 词：图像处理 表情识别 特征融合  Log-Gabor特征  二阶梯度方向直方图特征  深度置信网络  

分 类 号：TP391]