基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法
针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.
Gabor特征、表情识别、梯度Gabor直方图、分块直方图、梯度方向
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家“八六三”高技术研究发展计划2012AA011103;国家自然科学基金-广东联合基金重点项目U1135003;情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室、安徽省科技计划项目1206c0805039
2014-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1856-1861
