基于MG-LTP与ELM的微表情识别.pdfVIP

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2017-06-28 发布于江西
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基于MG-LTP与ELM的微表情识别.pdf

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y烹舞謦勇 V恍。脚L眦瓣解恶卫【本文献信息】唐红梅，石京力，郭迎春，等．基于MG—L1m与EI朋的微表情识别[J]．电视技术，2015，39(3) 基于MG—LTP与ELM的微表情识别唐红梅，石京力，郭迎春，韩力英，王霞 (河北工业大学信息工程学院，天津300401) 摘要：特征提取和表情分类是表情识别的关键技术。针对传统方法识别率低的缺点，首先，提出了一种基于平均灰度的局部三值模式(MG—LTP)新算法，用于提取表情特征；其次，使用极限学习机(ELM)作为分类器，用于特征分类；最后，将二者结合用于表情识别，并进一步应用于人脸微表情识别中。在JAFFE数据库及CASME人脸微表情数据库进行试验，与传统方法对比。取得了较好的效果：关键词：微表情；特征提取；分类识别；局部三值模式；极限学习机中图分类号：TP391．4 文献标志码：A DOI：10．16280／j．videoe．2015．03．03l onMG—LTPandELM Mjcro—expressj仰Recogllitj仰Based TANG Xia Yi“gchun，HANLiying，WANG Ho“gmei，SHIJingli，GU0 (sc^oofQ厂蛳删如n jD舛0，，∞inn) E增iMe^ng，mkiun妇巧盼矿nc^noz唧，死n彬n of low extractionand classificationarethe of the Abstract：Feature expI．ession keytechnologiesexpressionrecognition．Considering is rateoftraditional new calledmean local basedonmean j nlethods，a Iernary recognition algorithm gray pattems(MG—L『rP) gmy in MG—LTP toextract fbature． used this isused machine(ELM)is firstlypmposedpaper，and expressionThen，extremeleaming forfeaIure abovetwomethodsarecombinedfor furtherforfa— asaclassiner classincation．Fin；llly，the e。pressionrecognition，and on databasefor andCASMEdatabases cial are