一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

摘要：

近来,表情识别成为人机交互研究的热点.将Gabor小波变换与2DPCA结合提出了一种表情识别的新方法.首先对静态灰度表情图片进行预处理,然后对其进行Gabar小波变换,通过2DPCA进行降维,根据Gabor不同尺度不同方向的变换结果训练不同的分类器,由校验集得到分类器权值,通过隶属度函数将各个分类结果模糊化,实现了分类器集成和表情特征数据的融合.实验证明了Gabor小渡与2DPCA结合在表情识别中的有效性,以及基于Gabor小波模糊分类器集成的方法能够进一步提高识别率.

关键词：表情识别、表情特征提取、Gabor小波、2DPCA、模糊分类

所属期刊栏目：36

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市自然科学基金项目CSTC2007BB2445;重庆市计算机网络与通信重点实验室开放基金项目"情感识别的关键技术研究"的资助

在线出版日期：2009-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：181-183,215