文献

J-GLOBAL ID：201702217641365199   整理番号：17A0343968

差分エネルギー図とCGBPに基づく微妙な識別【JST・京大機械翻訳】

Micro-expression Recognition Based on Differential Energy Maps and CGBP

著者 (4件)： Yu Ming (School of Computer Science and Engineering,Hebei University of Technology) ,  Wang Yingzi (School of Computer Science and Engineering,Hebei University of Technology) ,  Yu Yang (School of Computer Science and Engineering,Hebei University of Technology) ,  Liu Yi (School of Computer Science and Engineering,Hebei University of Technology)
資料名： Xinan Jiaotong Daxue Xuebao  (Xinan Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 51  号： 6  ページ： 1222-1229  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2192A  ISSN： 0258-2724  CODEN： XJDXEW  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： 微妙なは自律的制御と偽装のできない顔表情であり、その信頼度の関係は密接し、持続時間が短く、識別しにくい特徴がある。計算機の自動識別の精度を改善するために,差分エネルギーグラフと中心化GABOR二値パターン(CGBP)に基づく微妙な識別法を提案した。まず第一に,差分エネルギーを計算するために差分法を使用して,顔の筋肉の位相の変化を得る。第二に,GABORと中心二値モードCBPを結合して,CGBP演算子によってエネルギーグラフを抽出した。最後に,ELM分類装置を用いて,微妙な分類を実行した。CASMECASMEの実験結果は,LBP-TOP,DTSA3,GABOR,,,CBP-TOPアルゴリズムと比較して,提案した方法が微妙なの時空間テクスチャ特徴を効果的に獲得することができ,平均認識率が86.54%.%であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信頼度 ,  差分法 ,  継続時間 ,  位相 ,  計算機械 ,  *分類装置
準シソーラス用語： 認識率 ,  テクスチャ特徴 ,  自動認識 ,  自律性 ,  *差分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image processing ,  micro-expressions recognition ,  difference energy image ,  centralized Gabor binary patterns ,  extreme learning machine (ELM) classifier

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 差分 ,  エネルギー ,  識別