基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别

作     者：周晓旭 黄向生 徐斌 王阳生 ZHOU Xiao-Xu;HUANG Xiang-Sheng;XU Bin;WANG Yang-Sheng

作者机构：中科院自动化所-三星综合技术院人机交互联合实验室北京100080 

基　　金：国家自然科学基金(60473047) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2005年第32卷第11期

页      码：175-178,190页

摘      要：在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。

主 题 词：实时 人机交互 表情识别 嵌入式隐马尔可夫模型 人脸对齐 AdaBoost 面部表情识别 隐马尔可夫模型 嵌入式 HMM方法 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-137X.2005.11.050

馆 藏 号：203479625...