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학술기사

Region-based facial expression recognition in still images

표제/저자사항
Region-based facial expression recognition in still images / Gawed M. Nagi, Rahmita Rahmat, Fatimah Khalid, Muhamad Taufik
형태사항
p. 173-188 ; 26 cm
주기사항
수록자료: Journal of information processing systems. Korea information processing society. Volume9 , Number 1(2013 March), p. 173-188 9:1<173 ISSN 1976-913X
저자: Gawed M. Nagi, Faculty of Computer Science and Information Technology, University Putra Malaysia(UPM) E-MAIL: gnagi2000@yahoo.com
저자: Rahmita Rahmat, Faculty of Computer Science and Information Technology, University Putra Malaysia(UPM)
저자: Fatimah Khalid, Faculty of Computer Science and Information Technology, University Putra Malaysia(UPM)
저자: Muhamad Taufik, Faculty of Computer Science and Information Technology, University Putra Malaysia(UPM)
수록잡지명
Journal of information processing systems.
청구기호
004.05-I61-9(1)
자료이용하는곳
3층 연속간행물실(서고자료대출반납)(보존)
자료 이용 방법
학술기사선택 => 바구니넣기 => 자료당일신청 후 [3층 연속간행물실(서고자료대출반납)(보존)] 에서 이용하십시오

초록내용/해제내용

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 In Facial Expression Recognition Systems (FERS), only particular regions of the face are utilized for discrimination. The areas of the eyes, eyebrows, nose, and mouth are the most important features in any FERS. Applying facial features descriptors such as the local binary pattern (LBP) on such areas results in an effective and efficient FERS. In this paper, we propose an automatic facial expression recognition system. Unlike other systems, it detects and extracts the informative and discriminant regions of the face (i.e., eyes, nose, and mouth areas) using Haar-feature based cascade classifiers and these region-based features are stored into separate image files as a preprocessing step. Then, LBP is applied to these image files for facial texture representation and a feature-vector per subject is obtained by concatenating the resulting LBP histograms of the decomposed region-based features. The one-vs.-rest SVM, which is a popular multi-classification method, is employed with the Radial Basis Function (RBF) for facial expression classification. Experimental results show that this approach yields good performance for both frontal and near-frontal facial images in terms of accuracy and time complexity. Cohn-Kanade and JAFFE, which are benchmark facial expression datasets, are used to evaluate this approach.


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