本文關鍵詞：基于Gabor特征融合與LBP直方圖的人臉表情特征提取方法

  更多相關文章： 表情識別 Gabor變換 特征融合 局部二進制模式 分塊直方圖 多尺度 多方向 維數

【摘要】：針對Gabor特征全局表征能力弱以及特征數據維數存在冗余的問題,提出了一種采用Gabor多方向特征融合與分塊直方圖相結合的方法以有效提取表情特征.通過對不同表情的重要特征部位進行細化,采用Gabor濾波器有針對性地提取相關區(qū)域的多尺度和多方向特征,并對同尺度的特征進行融合,利用各區(qū)域內融合特征的直方圖分布來表征圖像.該方法可以提高特征提取的準確性,有效突出重要特征的辨識作用,大幅度降低特征的維數,在JAFFE表情庫可以達到100%的識別率.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學軟件學院;沈陽工業(yè)大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 表情識別 Gabor變換 特征融合 局部二進制模式 分塊直方圖 多尺度 多方向 維數
【基金】：沈陽市科技計劃項目(F12-168-9-00)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 人臉表情是人機交互、情感計算、智能控制、機器視覺和圖像處理與模式識別等領域的重要研究課題,而靜態(tài)人臉表情圖像特征提取的目的是依據靜態(tài)圖像對人臉表情特征進行歸類.目前,研究者主要將人類的基本表情定義為7類:高興(Happy)、憤怒(Angry)、驚訝(Surprise)、恐懼(Fear)、

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本文編號：1015837