基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法

来源 :北京交通大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:xxyty
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
表情含有丰富的人体行为信息,是情感最主要的载体。本文以人脸表情为主要研究对象,以三维人脸表情识别为主要研究目的,对表情特征提取算法和不同特征的融合等问题进行较深入的研究。本文主要工作包括:(1)为了有效提取面部表情特征,在LBP(局部二值模式)的基础上,本文提出了一种LTBP(局部阈值二值模式)特征,与传统LBP算子只比较周围像素与中心像素大小的思路不同,所提算法计算邻域像素与中心像素的人脸深度转换而成的灰度值标准差并将其作为阈值进行二值化操作。LTBP特征相对比与LBP特征,对灰度幅值变化剧烈程度不同的局部区域可以进行更细致的描述和更有效的区分。得到LTBP特征用于表示局部区域的灰度幅值变化之后,本文选择HOG(方向梯度直方图)特征来描述人脸局部的方向和梯度特征。(2)参考典型相关分析理论,本文提出了一种基于特征向量相关性判据的特征融合算法,所提算法采用两组特征向量之间的相关性作为判据,计算LTBP特征和HOG特征对应的典型投影矢量,并将LTBP和HOG特征向量进行变换,得到两组特征向量的融合特征,用于后续分类识别阶段。(3)在实验仿真阶段,本文采用了国际主流的三维人脸表情数据库BU-3DFE,并在处理三维人脸表情数据时,基于不同的人脸部大小不同的情况,区别于目前通用的以鼻尖为圆心,采用固定半径画圆来裁剪人脸的做法,提出一种新的剪裁人脸方式,即以左右内外眼角点为基础,计算左右眼的眼中心点位置,根据两眼中心点的间距来进行面部裁剪。这样保证裁剪出来的面部五官比例大致相同,尤其是眼睛部分一定会位于裁剪好之后的人脸1/4高处。接着按照本文的算法,对处理好的深度图做特征变换,建立描述两组特征向量之间相关性的判据准则函数,以此得到LTBP和HOG的融合特征,最后采用KNN(最近邻分类)或SVM(支持向量机)方法进行分类识别。在BU-3DFE人脸表情数据库上的实验表明,该方法能对六种基本表情进行识别,有着较高的识别率。
其他文献
随着通信技术的发展和应用需求的不断提高,对受限空间和狭长区域的无线通信质量也提出了更高的要求,如地铁、隧道、矿井、以及高铁和轻轨沿线等环境都要求提供稳定可靠的无线
在变电所设计中,为了防止直接雷击电力设备,通常采用多支等高避雷针进行保护,避雷针保护范围计算方法是折线法,参照规范为《DL/T620-1997交流电气装置的过电压保护和绝缘配合》。
随着三维建模以及多媒体技术的快速发展,越来越多的人造3D模型和现实的三维物体以数字作品的形式永久的保留下来。然而这些数字作品在随后的使用中极易被非法复制和篡改,这使
普速铁路调度集中系统的推行,不仅提高了我国铁路行车的安全性,而且让铁路行车岗位大幅减员提效成为了可能.目前,铁路行车中普速铁路调度集中系统的使用是非常广泛的,在铁路
压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论是近年来兴起的一种新的信号获取理论,它通过将广义的线性测量方案与最优化技术相结合,突破了传统奈奎斯特采样定理的约束,能够以比奈奎
学位
通过对维生素C注射液新、旧生产工艺对比,考察其产品质量的稳定性。解决了维生素C注射液颜色发黄、pH不稳定、质含量下降的质量问题。采用新工艺生产出的维生素C注射液符合法
目前,基于阵列天线的微弱信号检测和参数估计方法正在被广泛的应用于雷达、通信、导航、声纳、射电天文、生物医学工程以及地震探测等诸多军事及国民经济领域。由于实际工作环
学位
随着移动通信技术的不断发展,移动通信致力于为用户提供高速率、低能耗、低时延、个性化等新型服务。Device-to-Device(D2D)通信作为一种新的移动通信技术,在未来通信系统中