【摘 要】
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为充分利用彩色图像的颜色信息和通道之间的关联性,提出一种联合四元数矩阵相位信息和幅值信息的特征提取方法,结合卷积神经网络(CNN)进行表情识别。将彩色表情图像表示为纯
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,北京成像理论与技术高精尖创新中心,高可靠嵌入式系统北京市工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61601311）;北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划基金项目（CIT&TCD20170322）;北京市优秀人才基金项目（2016000020124G088）;北京市教委科研计划基金项目（SQKM201810028018、KM201910028018）
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为充分利用彩色图像的颜色信息和通道之间的关联性,提出一种联合四元数矩阵相位信息和幅值信息的特征提取方法,结合卷积神经网络(CNN)进行表情识别。将彩色表情图像表示为纯四元数矩阵并进行Clifford平移,对相位和幅值分别进行局部二值模式(LBP)编码,提取多尺度融合的图像特征,将特征输入CNN进行训练并分类。实验结果表明,该算法在RafD和MMI表情库上的识别率分别为79.42%和93.28%,相比其它表情识别算法,识别率更高且识别效果稳定。
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