本文關(guān)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

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【摘要】：針對Gabor特征全局表征能力弱以及特征數(shù)據(jù)維數(shù)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(jié)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(jìn)行細(xì)化,采用Gabor濾波器有針對性地提取相關(guān)區(qū)域的多尺度和多方向特征,并對同尺度的特征進(jìn)行融合,利用各區(qū)域內(nèi)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(zhǔn)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(shù),在JAFFE表情庫可以達(dá)到100%的識別率.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院;沈陽工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 表情識別 Gabor變換 特征融合 局部二進(jìn)制模式 分塊直方圖 多尺度 多方向 維數(shù)
【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(lǐng)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(jù)靜態(tài)圖像對人臉表情特征進(jìn)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