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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 748 - 757 (10page)
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In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 얼굴 영상 표현 특징 및 분류기
3. 방향성 LBP 특징과 특징 영역 학습을 이용한 표정 분류
4. 실험결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Y. Cheon / 2008 / A Natural Facial Expression Recognition Using Differential-AAM and k-NNS / Journal of Pattern Recognition 42 (7) : 1340 ~ 1350
[학술지(정기간행물)] - Y. Tian / 2001 / Recognizing Action Units for Facial Expression Analysis / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (2) : 97 ~ 115
[학술지(정기간행물)] - N. D. Matthew / 2002 / EMPATH : A Neural Network that Categorizes Facial Expressions / Journal of Cognitive Neuroscience 14 (8) : 1158 ~ 1173
[학술대회논문] - C. L. Lisetti / 1998 / Facial Expression Recognition Using a Neural Network / Proceeding of The 11th International Flairs Conference : 323 ~ 332
[학술지(정기간행물)] - C. Shan / 2009 / Facial Expression Recognition Based on Local Binary Patterns : A Comprehensive Study / Journal of Image and Vision Computing 27 (6) : 803 ~ 816
[학술지(정기간행물)] - Y. Tian / 2001 / Recognizing Action Units for Facial Expression Analysis / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (2) : 97 ~ 115
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