Local Dominant Directional Symmetrical Coding Patterns for Facial Expression Recognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To overcome the shortcomings of inaccurate textural direction representation and high-computational complexity of Local Binary Patterns (LBPs), we propose a novel feature descriptor named as Local Dominant Directional Symmetrical Coding Patterns (LDDSCPs).
Inspired by the directional sensitivity of human visual system, we partition eight convolution masks into two symmetrical groups according to their directions and adopt these two groups to compute the convolution values of each pixel.
Then, we encode the dominant direction information of facial expression texture by comparing each pixel’s convolution values with the average strength of its belonging group and obtain LDDSCP-1 and LDDSCP-2 codes, respectively.
At last, in view of the symmetry of two groups of direction masks, we stack these corresponding histograms of LDDSCP-1 and LDDSCP-2 codes into the ultimate LDDSCP feature vector which has effects on the more precise facial feature description and the lower computational complexity.
Experimental results on the JAFFE and Cohn-Kanade databases demonstrate that the proposed LDDSCP feature descriptor compared with LBP, Gabor, and other traditional operators achieves superior performance in recognition rate and computational complexity.
Furthermore, it is also no less inferior to some state-of-the-art local descriptors like as LDP, LDNP, es-LBP, and GDP.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tong, Ying& Chen, Rui. 2019. Local Dominant Directional Symmetrical Coding Patterns for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129419
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tong, Ying& Chen, Rui. Local Dominant Directional Symmetrical Coding Patterns for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129419
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tong, Ying& Chen, Rui. Local Dominant Directional Symmetrical Coding Patterns for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129419
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129419
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر