用于人脸识别的跨质心波纹模式
计算机视觉与模式识别
2022-01-19 v1
摘要
本文中，我们提出一种新的特征描述子——用于面部表情识别的跨质心波纹模式（CRIP）。CRIP 通过结合分别位于半径 r1 和 r2 处的两个波纹之间的跨质心关系，对面部表情的过渡模式进行编码。这些波纹通过将局部邻域划分为子区域而生成。因此，CRIP 能够在广泛区域内保留宏观与微观结构变化，使其能处理侧视图与自发表情。此外，跨质心波纹之间的梯度信息增强了捕获活跃块（眼睛、鼻子和嘴）中显著边缘特征的能力，这些特征定义了不同面部表情间的差异。跨质心信息还提供了对不规则光照的鲁棒性。而且，CRIP 利用了子区域中像素的平均行为，从而产生了应对噪声条件的鲁棒性。所提描述子的性能在七个包含年龄、姿态、种族和光照变化等挑战性条件的综合表情数据集上进行了评估。实验结果表明，与现有最优方法相比，我们的描述子一致地取得了更高的准确率。
引用
@article{arxiv.2201.05958,
title = {Cross-Centroid Ripple Pattern for Facial Expression Recognition},
author = {Monu Verma and Prafulla Saxena and Santosh Kumar Vipparthi and Girdhari Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05958},
year = {2022}
}