基于双支路核化群稀疏学习的微表情识别

在微表情识别系统中,常规的特征融合方法会引入冗余或干扰特征,因而会影响识别准确率和效率.针对上述问题,提出一种基于双支路核化群稀疏学习(Two-Branch Kernelized Groups Sparse Learning,TB-KGSL)的特征选择方法,并将其应用于微表情识别系统.首先,提取多个人脸区域的 3 个正交平面上局部二值模式(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes,LBP-TOP)和多个方向上的单方向梯度直方图(Histogram of Single Direction Gradient,HSDG)两组不同类型的特征;然后,使用TB-KGSL模型从上述两组特征中分别选择有效区域的LBP-TOP特征和有效方向上的HSDG特征;最后,将选择的LBP-TOP和HSDG特征进行拼接融合,得到紧凑且可鉴别的特征,并使用基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类器进行微表情分类.实验结果验证了 TB-KGSL的可行性和有效性,并在CASME II和SMIC数据集上分别达到68.63％和75.95％的识别准确率,比基线方法分别高出5.77个百分点和15.20个百分点.