基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别

来源：计算机工程与应用杂志2018年第10期北京时间：

作者：张小华，黄 波

单位：成都东软学院 计算机科学与技术系，四川 都江堰 611844

摘要：由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性，使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限，因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方法中，人脸视频由智能手机的摄像头捕获，从视频中提取一些有代表性的帧，并且用一个人脸检测模块从这些帧中提取人脸区域。脸部区域被Bandlet变换处理，结果子波被划分为互不重叠的子块。计算每个块的局部二进制值模式的直方图，将所有块的直方图关联起来作为描述面部图像的特征集。用Kruskal-Wallis检验从面部图像特征集中选择最具优势的特征，将这些特征送入高斯混合模型分类器中进行情感识别。实验结果表明，该方法在一个合理的时间内实现了高识别精度。

关键词：情感识别,移动应用,Bandlet变换,局部二进制值模式,Kruskal-Wallis检验