基于全局光流特征的微表情识别.pdf

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1、万方数据第29卷第8期2叭6年8月模式识别与人工智能PR＆AIV01．29No．8Aug．2016基于全局光流特征的微表情识别冰张轩阁1田彦涛1’2颜飞1王美茜11(吉林大学通信工程学院长春130025)2(吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130025)摘要以改善微表情识别效果为目标，研究基于梯度的全局光流特征提取算法．针对精细图像间大位移问题，引入多分辨率策略对图像分层，通过迭代重加权最小二乘法逐层优化目标函数，求解最优光流，保证运动跟踪的准确性．为了体现人脸关键部位的动作差异，提出分区的特征统计方法，将光流图像划分为若干矩形区域，在局部区域内归纳各点光流运动情况，增强

2、特征的有效性．实验表明，文中方法提升整体识别率和各类情感区分的准确度．关键词微表情，特征提取，光流，识别中图法分类号TP391．4DoI10．16451／j．cnki．issnl003_6059．201608011引用格式张轩阁，田彦涛，颜飞，王美茜．基于全局光流特征的微表情识别．模式识别与人工智能，2016，29(8)：760一768．Micro·expressionRecognitionBasedonGlobalOpticalFlowFeatureZHANGXuangel，TIANYanta01”，YANFeil，WANGMeiqianl1(c0Z如舻矿cD，nm“nic

3、o渤nE增i几ee^ng，朋讥踟溉那i￡)，，C^口增c^Mn130025)2(K砂如60mfo可Q厂BionicE昭inee^昭Q厂胧n厶fv旷尉“c口￡io几，^砌溉西e坩i￡y，C^血唧^“凡130025)ABSTRACTTheglobalopticalnowfeatureextractionalgorithmbasedongmdientisstudiedtoimprovetheefkctofmicro—expressionrecognition．Tosolvetheproblemoflargedisplacementbetweenfineimages，themuhi·

4、resolutionstrategyisintroducedtosIicetheimages，andtheitemtiverewe培hted1eastsquaresmethodisusedtooptimizetheobjectivefunctionlayerbylayer．Thus，theoptimalopticalnowisobtained，andtheaccuracyofmotiontmckingisensured．Torenecttheactiondifkrencesinkeypartsoffaces，apartitionfeaturestatisticmethodis

5、proposed．TheopticalnowimageisdiVidedintoanumberofrectangularregionsandintheseregionstheopticalnowmotionisconcluded．Consequently，theef亿ctivenessofthefe8tureisenhanced．TheexperimentalresultsshowthatoVerallrecognitionaccuracyanddiscriminationofemotioncategoriesaresigni6cantlyimproVed．s吉林省科技发展计

6、划重点基金项目(No．20071152)资助SupponedbyKeyProjectofScienceandTechn0109yDevelopmentPlanforJilinProVince(No．20071152)收稿日期：2016—01—18；修回日期：2016—04—26；录用日期：2016—05—26ManuscriptreceivedJanuaIy18，2016；revisedApril26，2016；acceptedMay26，2016万方数据第8期张轩阁等：基于全局光流特征的微表情识别761KeyWordsMicm—expression，FeatureExtra

7、ction，OpticalFlow，RecognitionCitationZHANGXG，TIANYT，YANF，WANGMQ．Micro-expressionRecognitionBasedonGlobalOpticalFlowFeature．PattemRecognitionandAnificialIntelligence，2016，29(8)：760—768．人类接触外界的过程通常伴随一系列复杂的心理活动，由此诱发情感，也称情绪．研究表明，情绪变化会在脸部产生表情，两者存在绝对的对应关系¨J．近年