基于改进Gabor小波变换的人脸情感识别

摘要：

为提高Gabor小波提取图像特征的全面性和准确性,设计一种改进的Gabor小波变换算法进行人脸情感识别.该方法通过像素点的融合,增强了每个像素的局部关联性,采用局部保持主成分分析(LPPCA)算法进行降维处理,提取了更全面的特征信息.在标准表情数据集JAFFE上进行试验,结果显示,在使用相同的分类器的情况下,使用该改进方法提取特征的人脸情感识别准确度达到96.36％,比原始的Gabor小波提取特征的方法提高了1.48％,由此可见,该方法提高了Gabor小波提取图像特征的全面性和准确性,在人脸情感识别方面为行之有效的方法.

关键词：人脸情感识别、特征提取、Gabor小波、LPPCA

所属期刊栏目：43

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：124-129