基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别

计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (11): 175-178.

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基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到国家自然科学基金重点项目资助（60473047）.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 在人机交互过程中，理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面，面部表情识别是必不可少的。在本文中，我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献：第一，提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二，将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中，嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量，这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。

关键词: 实时人机交互表情识别嵌入式隐马尔可夫模型人脸对齐 AdaBoost 面部表情识别隐马尔可夫模型嵌入式 HMM方法

Abstract: Understanding human emotions is one of the necessary skills for the computer to interact intelligently with human users. The most expressive way humans display emotions is through facial expressions. Facial expression recognition is necessary for designin

Key words: Real-time, Human-machine interactive, Facial expression recognition, Embedded HMM, Boosting, Face alignment

. 基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别[J]. 计算机科学, 2005, 32(11): 175-178. https://doi.org/