基于RBF网络的人脸识别和表情分析方法研究

摘要：

为解决人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题，进一步提高人脸表情识别率。本文在分析现有人脸表情识别方法的基础上，提出新的识别技术，即采用基于径向基函数（RBF）神经网络的方法，首先对图像皮肤和非皮肤像素进行分离，把人脸区域从检测到的皮肤区域中提取出来，然后以人脸表情数据库JAFFE为测试数据库，对人脸图像进行Gabor小波变换（GWT）和离散余弦变换（DCT），最后将该算法用于径向基函数神经网络的训练过程，建立相应优化模型，并将其应用到人脸表情的识别中，研究结果表明，具有收敛速度快、识别率高等优点，比文献中的方法提高了3%和8%的识别率。

关键词：人脸识别、径向基函数、Gabor小波变换、离散余弦变换

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61262021;教育部社科研究基金项目11XJJAZH001;石河子大学科学技术研究发展计划项目2012ZRKXYQ18

在线出版日期：2014-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：255-259