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J-GLOBAL ID：201702214756351597   整理番号：17A0355082

識別可能なマルチ特徴結合スパース表現は,顔表情認識の方法を表現することができる。【JST・京大機械翻訳】

Face Expression Recognition Method Based on Discriminative Multi-features Joint Sparse Representation

著者 (4件)： Ding Zechao (School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University) ,  Mao Qirong (School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University) ,  Zhan Yongzhao (School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University) ,  Wang Minchao (GUOGUANG Electronic Information Industry Corporation)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 12  ページ： 2775-2779  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複数の特徴を結合する方法が線形結合方式であるという問題に対して、画像テクスチャ特徴とグローバル位置特徴を融合できる識別可能なマルチ特徴結合疎表現を提案し、顔表情認識方法を提案した。最初に,顔画像のテクスチャ特徴とグローバル位置情報を得て,トレーニング辞書を構築して,識別損失関数を導入することによって,スパース表現辞書を最適化した。第二に,ペナルティ関数において綱と併用に基づいて,局所的テクスチャ特徴とグローバル位置特性を結合して,スパース表現を得て,最後に,まばらな表現マトリックスをサポートベクトルマシン(SVM)によって訓練して,表情認識を実行した。CURTIN FACESとBU_3DFE人Lian表の実験結果は,提案した方法が結合特性の次元を減少させるだけではなく,多くの特性の間の関連性をマイニングすることができて,学習されたスパース係数をよりよくすることができることを示した。新しい顔特徴認識法と比較して,本論文で提案した方法は,BU_3DFEの7つの感情の平均認識率を2.5%~5%向上させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 顔画像 ,  最適化 ,  ペナルティ関数 ,  位置情報 ,  サポートベクトルマシン ,  損失関数 ,  *透視図法
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴認識 ,  テクスチャ特徴 ,  テクスチャ ,  線形結合 ,  *表情認識 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-features ,  expression recognition ,  joint sparse representation ,  feature fusion

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 識別 ,  マルチ ,  スパース表現 ,  顔表情認識 ,  表現