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公开(公告)号：CN104881639B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510245196.5
申请日：2015-05-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层次TDP模型的自然人脸检测、分割和表情识别方法，首先对原始图像进行预处理，提取SIFT特征以及对应的位置信息，再采用一种有效的迁移狄利克雷过程将这两种特征组合得到的具有几何约束的特征向量输入到TDP模型，得到第一层的结果——人脸与非人脸。分割完成的人脸作为第二层的输入，经过相同的过程得到子区域的分割结果。最终将子区域作为第三层——人脸表情识别层的输入，经过同样的特征提取与组合，得到人脸图像的表情识别结果。本发明解决了传统多姿态表情识别中需要为每种姿态分别建立模型，以及由于姿态等因素造成模型识别率低的问题，能够有效地提高多姿态人脸图像表情识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104881639A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510245196.5
申请日：2015-05-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层次TDP模型的自然人脸检测、分割和表情识别方法，首先对原始图像进行预处理，提取SIFT特征以及对应的位置信息，再采用一种有效的迁移狄利克雷过程将这两种特征组合得到的具有几何约束的特征向量输入到TDP模型，得到第一层的结果——人脸与非人脸。分割完成的人脸作为第二层的输入，经过相同的过程得到子区域的分割结果。最终将子区域作为第三层——人脸表情识别层的输入，经过同样的特征提取与组合，得到人脸图像的表情识别结果。本发明解决了传统多姿态表情识别中需要为每种姿态分别建立模型，以及由于姿态等因素造成模型识别率低的问题，能够有效地提高多姿态人脸图像表情识别的准确率。
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