表情分類方法和表情特征的提取方法是密切聯(lián)系在一起的。按照使用圖像數(shù)據(jù)的不同大體可分為兩類:基于靜態(tài)圖像的方法和基于動態(tài)圖像的方法。按照分類器選擇和設計是否使用時間信息可分為空域法和時域法。沒有使用時間信息的分類方法稱為空域方法,而使用時間信息的分類方法稱為時空域方法。
1)時空域方法
該類方法通過分析圖像序列中人臉的變化,以人臉的變形信息為特征來進行表情識別。目前普遍采用的主要是隱馬爾可夫模型(HMM)和光流模型法。隱馬爾可夫模型能夠有效地對動態(tài)信息進行建模,用HMM方法進行分類需要確定其初始和終結狀態(tài),因此一般用于單獨的表情序列或分割好的表情序列。此外,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡也常用于人臉表情分類中。另一種方法稱為時空運動能量模板,該方法將人臉部的運動用2D運動場來表示,而兩模板之間的歐氏距離常用來估計人臉表情。
2)空域法
該類方法以靜態(tài)圖像作為輸入,通過統(tǒng)計分析人臉特征不同表情的差異進行表情識別。一般使用整幅圖像作為輸入或者使用經(jīng)過處理的圖像或經(jīng)過特征表示處理的圖像作為輸入。人工神經(jīng)網(wǎng)絡也是一種典型的基于空域的方法,由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡往往難以訓練,Kaiser提出一種基于規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡方法'先從人的觀察角度出發(fā)來制定一些規(guī)則,然后借助特征提取得處的參數(shù),判斷它符合哪一類規(guī)則,將其歸入相應的類別;Michel等采用支持向量機作為分類器;Chen等采用聚類( clustering)方法構造分類器;Wang等用擴展的Adaboost算法構造強分類器進行表情識別,不同分類器針對不同的特征,通過訓練可以達到特征選擇的目的,將它們結合起來的AdaSVM方法用于表情分類也取得了較好的效果。
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