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基于协作低秩分层稀疏和LC-KSVD的人脸表情识别  
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【英文篇名】 Facial expression recognition based on collaborative low-rank and hierarchical sparse and LC-KSVD
【下载频次】 ★★★
【作者】 刘清泉; 张亚飞; 李华锋; 李勃;
【英文作者】 LIU Qing-quan; ZHANG Ya-fei; LI Hua-feng; LI Bo; School of Information Engineering and Automation; Kunming University of Science and Technology; Key Laboratory of Intelligent Information Processing;
【作者单位】 昆明理工大学信息工程与自动化学院; 昆明理工大学智能信息处理重点实验室;
【文献出处】 传感器与微系统 , Transducer and Microsystem Technologies, 编辑部邮箱 2017年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 协作低秩; 分层稀疏; 标签一致区分字典学习算法; 稀疏表示; 表情识别;
【英文关键词】 collaborative low-rank; hierarchical sparse; label consistent(LC)-KSVD algorithm; sparse representation; facial expression recognition;
【摘要】 为了降低人脸表情识别对待识别个体的依赖程度,控制识别字典规模,增加识别准确度,提出了一种基于协作低秩和分层稀疏的表情识别字典构建方法。通过协作低秩和分层稀疏表示(C-Hi SLR)有效分离与待识别个体相关部分,保留表情变化部分,并结合标签一致区分字典学习(LC-KSVD)算法,进行相应待训练表情序列的重构识别和对应类别字典的区分程度的优化学习。该方法在CK+数据集上进行验证,识别效果较一般基于稀疏表示模型算法有明显的提升。
【英文摘要】 To reduce dependence of individual on facial expression recognition,control scale of recognition dictionary,increase recognition accuracy,propose a dictionary recognition construction method based on collaborative low-rank and hierarchical sparse representation. Effective separation the relevant characteristics of the individual to be identified by collaboration lowvrank and hierarchical sparse model( C-Hi SLR),keep expression variation characteristics,combined with label consist KSVD( LC-KSVD),to identify ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61562053,61302041,61363043); 昆明理工大学引进人才基金资助项目(KKSY201403116)
【更新日期】 2017-11-30
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言目前,用于表情识别的方法主要有主成分分析[1]、Ga-bor小波变换[2]、局部二值模式[3]、流型方法[4]和主动外观模型等。相较于传统方法,稀疏表示分类(sparse represen-tation classification,SRC),在模式识别领域获得了较好的效果[5~8],可以有效减少光照、姿态等因素对人脸

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