English
资源说明：考虑到自动人脸表情识别背景复杂性问题，提出了一个新的表情识别方法——基于差分纹理的人脸表情识别，该方法在一定程度上能够有效地屏蔽掉个体人脸之间的差异，同时保留住人脸表情信息。首先选定一个标准人脸参考模型，该模型合理分布面部55个基准点，这些基准点主要分布于眼睛、鼻子、嘴和包含表情丰富的外部轮廓上；然后利用Delaunay三角剖分获取这些基准点的相对位置信息。对于人脸表情图像，首先利用主动形状模型（ASM）跟踪定位这55个基准点，然后利用三角剖分获得的相对位置信息，以及应用纹理映射技术将表情图像映射到标准人脸参考模型中，这样中性表情图像（不含表情信息的人脸）和非中性表情（六种基本表情）图像均被映射到同一大小的框架内，最后将它们的差值图像作为表情特征，称为DT（differential texture，差分纹理）特征。最后分别将JAFFE人脸表情库和CK人脸表情库中的部分样本组成混合数据并进行实验，结果表明提出的方法对六种基本表情具有较好的识别率，并且该方法优于传统的Gabor特征和LBP特征方法，并能扩展到动态图像中的表情识别中去。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
