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一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法
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Facial expression recognition method combining dimension reduction and cognitive gravity model

申请号:201510467926.6 申请日:2015-07-31
摘要:本发明公开了一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法,包含训练过程和识别过程。训练过程包含步骤:(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征;(2)训练增强型长程相关反馈维数约减方法,获得维数投影映射;并将训练数据从高维空间映射到低维空间;(3)计算训练样本的质量;测试过程包含步骤:(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征;(2)根据训练阶段获得的维数投影映射对测试数据降维;(3)计算测试数据的质量;(4)计算测试数据与训练数据之间的引力;(5)根据引力获得测试样本的类别。具有显著提高了性能等优点。
Abstract: The invention discloses a facial expression recognition method combining dimension reduction and a cognitive gravity model, which comprises a training process and a recognition process. The training process comprises the steps of (1) extracting features of a training sample by using a pyramid based gradient orientation histogram; (2) training an enhanced long-term relevance feedback dimension reduction method, acquiring dimension projection mapping, and mapping training data from a high-dimensional space to a low-dimensional space; and (3) calculating the mass of the training sample. The test process comprises the steps of (1) extracting the features of the training sample by using the pyramid based gradient orientation histogram; (2) carrying out dimension reduction on test data according to the dimension projection mapping acquired in the training stage; (3) calculating the mass of the test data; (4) calculating gravitation between the test data and the training data; and (5) acquiring the type of the test sample according to the gravitation. The facial expression recognition method disclosed by the invention has the advantages of abilities of significantly improving the performance, and the like.
申请人: 华南理工大学
Applicant: UNIV SOUTH CHINA TECH
地址: 510006 广东省广州市番禺区********(隐藏)
发明(设计)人: 文贵华 孙亚新
Inventor: WEN GUIHUA; SUN YAXIN
主分类号: G06K9/00(2006.01)I
分类号: G06K9/00(2006.01)I
  • 法律状态
2018-09-14  授权
2015-11-18  实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20150731
2015-10-21  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、使用基于金字塔的方向梯度直方图提取测试样本的特征,称为PHOG特征;步骤2、采用增强型长程相关反馈维数约减算法ERF的投影映射,对提取的测试样本的PHOG特征降维,将测试样本映射到低维空间;步骤3、计算测试样本的质量;步骤4、根据测试样本和训练样本的质量,计算每个训练样本对测试样本的引力;步骤5、从每个表情类别中,分别选出对测试样本引力最大的k个训练样本,并将每个类的这些引力求和,对测试样本引力最大的那个类别即为测试样本的表情类别。
公开号  104992170A
公开日  2015-10-21
专利代理机构  广州市华学知识产权代理有限公司 44245
代理人  罗观祥
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201510467926  20150731 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  US2011040711A1  20110217  1-4  全文 
SEA  CN103035050A  20130410  1-4  全文 
SEA  CN103049751A  20130417  1-4  全文 
SEA  CN103793704A  20140514  1-4  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
SEA  《万方数据 企业知识服务平台》  顾丽敏  人脸特征提取理论及其应用的研究  1-4  1-48 
顾丽敏: "人脸特征提取理论及其应用的研究", 《万方数据 企业知识服务平台》 
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
  • 附加信息
同族专利
CN104992170B
 
引用文献
US2011040711A1CN103035050ACN103049751A
CN103793704A
 
被引用文献