基于改进Kinect的点分布模型面部表情特征提取

J4 ›› 2015, Vol. 37 ›› Issue (04): 802-805.

基于改进Kinect的点分布模型面部表情特征提取

曹小峰，程实，陈翔，陈晓红

(南通大学计算机科学与技术学院,江苏南通 226019)

收稿日期:2013-05-07 修回日期:2013-09-21 出版日期:2015-04-25 发布日期:2015-04-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61202006);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010280)；南通大学自然类基金资助项目（12Z036,11Z071）

Feature extraction algorithm for facial expression based on
improved Kinect point distribution model

CAO Xiaofeng,CHENG Shi,CHEN Xiang,CHEN Xiaohong

(School of Computer Science and Technology,Nantong University,Nantong 226019,China)

Received:2013-05-07 Revised:2013-09-21 Online:2015-04-25 Published:2015-04-25

摘要/Abstract

摘要：

在面部表情识别中，差异性会在人体面部充分体现，各个器官的整体分布的复杂性和外界影响等因素，使得人体面部表情特征的定位非常困难。利用Kinect点分布特性，给出了一个面部表情特征提取算法，并进行了相关实验，结果表明，本方法在提取对不相关变形保持不变、噪声不敏感、类别区分度大的特征具有明显优势。

关键词: Kinect, 特征提取, 面部表情, 情感计算, 表情识别

Abstract:

In facial expression recognition system, due to the differences of faces,the complexity of organ distribution and the influence of outside factors,facial features location becomes a challenging task.Using Kinect point distribution,we present a feature extraction algorithm for facial expressions,and carry out related experiments.Experimental results show that the proposed method has significant advantages in extracting features that are with unrelated deformation,nonsensitive to noise,or have a high degree of distinction.

Key words: Kinect;feature extraction;facial expression;emotional computing

曹小峰，程实，陈翔，陈晓红. 基于改进Kinect的点分布模型面部表情特征提取[J]. J4, 2015, 37(04): 802-805.

CAO Xiaofeng,CHENG Shi,CHEN Xiang,CHEN Xiaohong. Feature extraction algorithm for facial expression based on
improved Kinect point distribution model [J]. J4, 2015, 37(04): 802-805.

[1]	徐捷, 邵玉斌, 杜庆治, 龙华, 马迪南. 结合混合特征提取与深度学习的长文本语义相似度计算[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(08): 1513-1520.
[2]	邓翔宇, 裴浩媛, 盛迎. 基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(06): 1072-1080.
[3]	范琪, 王善敏, 刘成广, 刘青山. 类别特征约束的多目标域表情识别方法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(05): 836-845.
[4]	任晟岐, 宋伟. 基于GGInformer模型的多维时间序列特征提取与预测研究[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(04): 590-598.
[5]	崔浩, 万亚平, 钟华, 聂明星, 肖杨. 基于LoRa设备的人体活动识别研究[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(01): 111-121.
[6]	张文豪, 瞿绍军. 基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络的视网膜血管分割#br#[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(12): 2175-2185.
[7]	陈巩, 李占利, 朱莉. 多尺度深度特征融合的个人信用风险预测[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(12): 2265-2273.
[8]	周成江, 贾云华, 张雨宽, 禄俊. 基于FCEEMD复合筛选的故障特征提取方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(11): 2070-2077.
[9]	吕小姣, 张玉梅, 杨红红, 吴晓军, . 基于距离排序的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法研究[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(10): 1874-1833.
[10]	严春满, 张翔, 王青朋. 基于改进MobileNetV2的人脸表情识别[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(06): 1071-1078.
[11]	王伟喆, 郭威彤, 杨鸿武, . 手语到情感语音的转换[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(10): 1869-1876.
[12]	张建伟, 周亚同, 史宝军, 何昊, 王文. 基于SSD算法的轻量化仪器表盘检测算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1418-1425.
[13]	虞苏鑫, 贺俊吉. 基于子区域加权的不同年龄段人脸表情识别[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1426-1432.
[14]	刘云, 郑文凤, 张轶. 代价约束算法对入侵检测特征提取的优化研究[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(03): 447-453.
[15]	谈恩民, 王晨. 基于表征学习的模拟电路故障诊断[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(01): 27-35.