项目简介
项目名称
基于GMM的Bayes错误率估计理论与非正面表情识别研究
项目批准号
61073137
学科分类
F020508
信息科学部
_计算机科学
_计算机应用技术
_模式识别理论及应用
资助类型
信息科学
负责人
郑文明
依托单位
东南大学
批准年份
2010
起止时间
201101-201312
批准金额
34.00万元
摘要
面部表情识别是计算机视觉和模式识别研究领域的一个前沿性课题，目前的研究工作主要集中在正面或近似正面的人脸图像上。非正面人脸图像的表情识别是表情识别研究领域中非常重要且极富挑战性的研究课题,该研究主要涉及以下3方面内容：（1）非正面人脸图像的情感特征提取和特征表示；（2）高维情感特征矢量的维数降低（特征选择）；（3）情感识别分类器设计。为此，本项目将在申请人原有表情识别研究工作的基础上（相关成果已发表在ICCV、NIPS等顶级国际会议），进一步深入开展非正面人脸图像的表情识别研究，提出以图像片 (image patch)为单位的密集型情感特征提取方案以及基于区域协方差矩阵的情感特征表示方法，同时提出基于高斯混合模型（GMM）的情感特征概率密度函数估计方法以及建立基于GMM的最小贝叶斯错误率估计与数据降维新理论，并在此基础上建立非正面人脸图像的表情识别方法理论体系和相应的原型系统。
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