10.3321/j.issn:1005-0086.2006.08.022
结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别
通过提取人脸图像的Gabor特征,结合Adaboost,进行人脸表情识别(FER).针对Gabor特征维数高、冗余大的特点,引入Adaboost算法进行特征选择降低特征向量的维数.然后再以支持向量机(SVM)和最近邻分类法相结合组成分类器进行分类.该方法综合运用了Gabor特征对于人脸表情的良好表征能力、Adaboost算法的强大特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中的优势.在JAFFE库上进行测试的结果验证了该法的有效性.从Adaboost所选择的特征集可知,在眼和嘴区域提取的特征,对于FER是最为重要的.
人脸表情识别(FER)、Gabor滤波器、Adaboost、特征选择、支持向量机(SVM)
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TP391.44(计算技术、计算机技术)
国家科技攻关项目2001BA811B07
2006-09-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
993-998