10.3969/j.issn.1672-9722.2016.03.032
基于IMF解析信号能量熵的人脸表情特征提取方法磁
人脸表情识别是指利用计算机技术、图像处理、机器视觉等技术对人脸表情图像或图像序列进行特征提取、建模,以及表情分类的过程,从而使得计算机程序能够依据人的脸部表情信息推断人的心理状态。人脸表情识别主要分为三个阶段:人脸检测、表情特征提取、表情特征分类。其中,表情特征的选取是人脸表情识别的关键步骤,特征选取的好坏直接影响表情分类的效果。论文提出了一种基于IM F解析信号能量熵的人脸表情特征提取方法,将希尔伯特黄变换方法应用到人脸表情识别中。首先,对表情图像进行Radon变换,得到人脸表情信号,然后对该信号进行经验模态分解(EMD),得到一系列本征模态函数(IM F),对得到本征模态函数(IM F)进行 Hilbert变换,得到IM F解析信号,计算瞬时振幅,瞬时频率。选择IM F以及其解析信号的振幅作为特征向量,计算其能量判别熵,选择同类之间有较小判别熵,不同信号类之间有较大判别熵的特征作为表情分类的特征向量。采用PCA算法对选取的特征进行降维,使用支持向量机(SVM )对两类表情进行分类。
EMD、IM F、Hilbert、能量判别熵、人脸表情识别、特征提取
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TN911.7
支持群体交互的大规模虚拟环境构建技术及系统编号2013AA013902资助。
2016-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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