田小路
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：广东工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广州市科技计划项目广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别被引量：4
- 2016年
- 为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。
- 张灵田小路罗源常捷吴勇
- 关键词：压缩感知
- 基于层次结构化字典学习的人脸表情识别被引量：2
- 2017年
- 针对传统稀疏表示方法构建的字典不具备判别性的问题,以K-SVD算法为基础,对判别字典的构建和分类求解进行了研究,提出一种基于层次结构化字典学习的表情识别方法。先将训练样本切割出眼眉、脸颊和嘴三部分,对分割的各部分利用K-SVD算法得到块字典向量,再用层次分析法的权重赋值方法求块字典向量的权重值,构成各类子字典。将所有的子字典进行联合,用结构化字典学习算法求解。测试样本的归类取决于求解结果重构的效果。在JAFFE和CK表情库上的实验表明,该算法在保证了字典判别性的同时,也达到了较高的识别率。
- 罗源张灵陈云华朱思豪田小路
- 关键词：层次分析法人脸表情识别
