2012年第04期，第45卷
总第244期·信源处理：
通信技术
Communications Technology
改进ASM和分类树表情识别算法
吴旭风，冯桂
（华侨大学信息科学与工程学院，福建厦门361021）
Vol.45,No.04,2012 No. 244, Totally
【摘要】在现有的人脸表情识别系统中，速度和识别率是最重要的两个衡量标准，为提高人脸表情判别速度和识别率，采用了一种改进了的ASM和分类树表情识别的新方法。首先对传统的ASM的特征点定位过程进行改进，主要用条带法进行局部特征点定位和使用选择性特征点提取算法来提高特征点定位的速度和准确性。用分类树识别算法来改进经典的模板匹配分类法实验结果表明，在JAFFE人脸表情数据库中进行实验可以获得更好的识别效果。
【关键词】人脸表情识别；条带；选择性特征提取；分类树识别
【文章编号】1002-0802（2012)04-0077-03
【中图分类号】TP391
【文献标识码】A
ModifiedASMandClassificationTreeMethodof
FacialExpressionRecognition
WUXu-feng，FENGGui
(Faculty of Information Science and Engineering. Huaqiao University, Xiamen Fujian 361021, China)
【Abstract]In the existing facial expression recognition system, the speedand therecognition rate are the two most important measurements, and in order to improve the facial expression identification speed and recognition rate, a modified ASM and classification tree expression recognition method is proposed pincipally.Firstly,thetraditional ASMfeature point location process is improved, with strip method for local feature point location, selective feature point extraction algorithm for improving the speed and accuracy of feature point location, and classification tree algorithm for improving the classic template matching classification. The experiment in the JAFFE facial expression database indicates a much better recognition effect
【Key words】facial expression recognition;strip:selective feature extraction; classification tree
0引言
人们在日常生活中观察相互之间情绪的一种基本方法就是通过观察人的表情，表情是非语言交流的一种手段。人脸表情识别有着广阔的应用前景，同时人脸表情识别还具有重要的学术价值。因此该方向的研究成为热点。文献[1-2]提出了许多不同的人脸表情识别方法。
人脸表情识别的主要步骤分为两步：表情特征的提取和表情的分类。Lyon[3]利用主动形状模型收稿日期：2011-12-16。
基金项目；福建省自然科学基金（No.2010J01340)。
作者简介：吴旭风（1984-），男，硕士研究生，主要研究方
向为模式识别：冯桂（1960-），女，博士，教投，主要研究方向为水印、模式识别。
万方数据
（ASM，ActiveShapeMode）算法对人脸中的眉毛，眼睛，额头，鼻子，嘴巴，脸颊进行34个特征点的选取，并用LDA进行模板匹配，在JAFFE人脸表情数据库上，对6种基本人脸表情进行实验获得75% 的识别率。Fengl4采用局部二元模式进行特征提取，用改进的模板匹配法进行两步分类，在相同的数据库上获得了77%的平均识别率。
综上所述，文中对ASM算法人脸特征点提取进行改进，采用选择性特征点提取解决人脸面部信息点选取过多造成表情信息元余的间题。采用条带法进行局部特征点的定位以解决传统ASM算法定位人脸图像纹理平滑区域不精确地问题，提高算法定位精度，分类树方法则是对模板匹配法的改进。
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