基于特征流的面部表情运动分析及应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69789301 (国家自然科学基金); the National High Technology Development 863 Program of China under Grant No.863-306-ZT03-01-2 (国家高技术研究发展计划(863)); the Hundred People Plan of the Chinese Aca


Analysis and Application of the Facial Expression Motions Based on Eigen-Flow
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    面部表情的分析与识别,不但在社会生活中具有普遍意义,而且在计算机的情感计算方面也起着有重要作用.关于表情运动特征的分析,有根据人脸面部几何结构特征的变化来分析的,有根据特征脸的概念定义的"表情空间"来分析的,也有从特征点跟踪的方法或运动模板的角度来分析的.基于人脸面部物理-几何结构模型,提取面部表情特征区域,通过动态图像序列中的光流估计,计算其运动场,进而计算特征流向量,把一组图像序列的运动向量组成运动特征序列,对表情的运动进行分析.该系统作为一个智能体应用到多功能感知机中,作为视频通道输入的一部分来理解人类的体势语言信息.

    Abstract:

    Analysis and recognition of the facial expressions play an important role in both the social society and the affective computing in the field of the computer science. There are three primary methods for the analysis of expression motive features: methods based on the facial geometrical structure features, on the definition of the expression space based on the eigen-face, and on the motion pattern matching. This paper extracts the feature regions of the expressions based on the facial physics-muscle model and evaluats the optical flow of the expression image sequences. The eigen-flow vectors can be calculated to constitute the eigen-sequences, and therefore, the expressions can be analyzed. The recognition system is implemented as an agent in the multi-perception machine and it is used as part of the video input for understanding the human body languages.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

金辉,高文.基于特征流的面部表情运动分析及应用.软件学报,2003,14(12):2098-2105

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:1999-08-03
  • 最后修改日期:1999-11-23
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号