Feature fusion of HOG and WLD for facial expression recognition

Wang, Xiaohua; Jin, Chao; Liu, Wei; Hu, Min; Xu, Lu; Ren, Fuji

doi:10.1109/sii.2013.6776664

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“…Afterward, the facial expression is recognized by using the constructed feature vectors either indirectly as a collection of facial action units (see FACS system [9]) or directly as one of the prototypical emotions [30], whereat very diverse classifiers were used ranging from k-nearest neighbor (kNN) [34], family of Bayes classifiers [4], support vector machines (SVM), hidden Markov model (HMM) [32], etc., combined by principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) [2], and linear discriminant analysis (LDA). It should be stressed that recognition approaches may also be classified as frame-based or video sequence-based, depending on whether temporal information is used [30].…”

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“…Recently, a histogram of oriented gradient (HOG) descriptor has attracted the attention of the facial expression recognition research community due to its invariance to geometric (except object orientation) and photometric transformations. This texture descriptor has been applied in several methods for human emotion recognition from a single 2D facial image, e.g., in [7,14,23,34]. The highest recognition rate amongst them was obtained in [34] by combining the HOG descriptor and the Weber local descriptor (WLD), whereas kNN was used as classifier.…”

Section: Introductionmentioning

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“…This texture descriptor has been applied in several methods for human emotion recognition from a single 2D facial image, e.g., in [7,14,23,34]. The highest recognition rate amongst them was obtained in [34] by combining the HOG descriptor and the Weber local descriptor (WLD), whereas kNN was used as classifier. Despite recognition rates of above 95 % (see [7] and [34]), it is believed that algorithms' robustness (and eventually recognition rates) would increase if additional information were to be provided during the recognition process.…”

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“…The highest recognition rate amongst them was obtained in [34] by combining the HOG descriptor and the Weber local descriptor (WLD), whereas kNN was used as classifier. Despite recognition rates of above 95 % (see [7] and [34]), it is believed that algorithms' robustness (and eventually recognition rates) would increase if additional information were to be provided during the recognition process. This is especially apparent by recognizing spontaneous facial expressions that are usually much harder to recognize compared with acted expressions.…”

Section: Introductionmentioning

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Automated facial expression recognition based on histograms of oriented gradient feature vector differences

Mlakar

Potočnik

2015

SIViP

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This article proposes an efficient automated method for facial expression recognition based on the histogram of oriented gradient (HOG) descriptor. This subjectindependent method was designed for recognizing six prototyping emotions. It recognizes emotions by calculating differences on a level of feature descriptors between a neutral expression and a peak expression of an observed person. The parameters for the HOG descriptor were determined by using a genetic algorithm. Support vector machines (SVM) were applied during the recognition phase, whereat one SVM classifier was trained for one emotion. Each classifier was trained using difference vectors obtained by subtraction of HOG feature vectors calculated for the neutral and apex emotion subjects image. The proposed method was tested by using a leave-one-subject-out validation strategy for 106 subjects on 1232 images from the Cohn Kanade, and for 10 subjects on 192 images from the JAFFE database. A mean recognition rate of 95.64 % was obtained using the Cohn Kanade database, which is higher than the recognition rates for almost all other single-image-or video-based methods for facial emotion recognition.

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Automated facial expression recognition based on histograms of oriented gradient feature vector differences

Mlakar

Potočnik

2015

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“…Este descritor de textura tem sido empregado com sucesso em aplicações de reconhecimento de expressões faciais, como abordado no trabalho de Liu, Zhang e Liu (2014), por Wang et al (2013) e em Hussain et al (2014). No entanto não foi encontrado na literatura nenhum trabalho que explore a análise da textura da íris com este descritor, somente uma nova abordagem baseada no WLD para extração de características da íris bovina (SUN; ZHAO; YANG, 2013).…”

Section: Aplicações Do Wld Em Reconhecimento De íRisunclassified

Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila

Souza¹

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AgradecimentosAgradeço em primeiro lugar à Deus, por guiar meus caminhos e permitir que eu chegasse até aqui, concedendo-me saúde e paz interior para a realização deste trabalho.Dentre muitos, gostaria de expressar minha especial gratidão: Ao meu orientador Prof. Dr. Adilson Gonzaga, pela confiança depositada ao longo destes anos, por seu comprometimento e dedicação em orientar e corrigir este trabalho e, pelos riquíssimos ensinamentos, sem os quais minhas dificuldades seriam maiores.Aos Professores Dr. Marcio Merino Fernandes e Dr. Evandro Luís Linhari Rodrigues, pelas contribuições sugeridas no exame de Qualificação.Aos meus amigos de infância Allessandro, Alan e Paulo Ricardo pelos momentos de descontração, estímulo e ótima convivência.Aos meus colegas do Laboratório de Visão Computacional (LAVI), pelas produtivas discussões e trocas de conhecimentos.Aos meus colegas de ofício do IFSP, que muitas vezes me ajudaram com seus conhecimentos e experiências e muitas outras com palavras de apoio.Aos meus alunos, com os quais aprendo diariamente e amplio meus horizontes, obrigado por acreditarem que eu podia mais.Ao meu pai Donizete por ter feito seu melhor, por compreender minhas escolhas, por valorizar os meus conhecimentos e, por fornecer os recursos necessários para que eu tivesse uma boa educação.À minha sogra Aparecida, por me depositar confiança, força e serenidade nas horas de desespero.À minha esposa, Taismara, pela paciência, compreensão, ajuda e incentivo neste e em todos os momentos que compartilhamos juntos, sem você ao meu lado jamais teria conseguido. Minha eterna gratidão. Te Amo.À toda minha família, irmãos, sogro, cunhado, cunhadas e sobrinhos, por todo carinho, apoio e suporte dados.Enfim, a todas as pessoas que de alguma forma contribuíram para que este sonho fosse concretizado, que é a realização do meu doutorado. "O estudo é a valorização da mente ao serviço da felicidade humana."(François Guizot) ResumoMendonça de Souza, Jones Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila. 155 p. Tese de doutorado -Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2017.A textura da íris humana é uma das peculiaridades biométricas mais confiáveis, pois os padrões que compõem sua estrutura são considerados únicos e estáveis por longos anos. No entanto, amostras de íris capturadas em ambiente não cooperativo como reconhecimento de íris a distância, por exemplo, estão sujeitas a conter variações na textura, devido a mudanças comportamentais da membrana da íris. Outro problema é a complexidade do algoritmo, que o torna inviável para aplicações práticas ou em tempo real. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns descritores de textura locais para o reconhecimento biométrico de íris, considerando os efeitos de dilatação e contração da pupila. Para a comprovação da hipótese desta tese de doutoramento, foi utilizada uma base de dados contendo amostras de íris com a pupila contraída e dilatada, simulando assim, a aquisição natural em ambiente não cooperativo. Além disso, foram propos...

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