一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法

摘要：

针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组.为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统.该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA+LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情.实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势.该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析.

关键词：局部Gabor滤波器组、特征提取、主元分析、线性判别分析、人脸表情识别

所属期刊栏目：12

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60275005;广东省自然科学基金2003C50101;04105938

在线出版日期：2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：322-329