一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

被引：16

作者：

罗飞 ^{[1
]}

王国胤 ^{[1
,2
]}

杨勇 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所

[2] 西南交通大学信息科学与技术学院

来源：

计算机科学 | 2009年 / 36卷 / 01期

关键词：

表情识别; 表情特征提取; Gabor小波; 2DPCA; 模糊分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

近来,表情识别成为人机交互研究的热点。将Gabor小波变换与2DPCA结合提出了一种表情识别的新方法。首先对静态灰度表情图片进行预处理,然后对其进行Gabor小波变换,通过2DPCA进行降维,根据Gabor不同尺度不同方向的变换结果训练不同的分类器,由校验集得到分类器权值,通过隶属度函数将各个分类结果模糊化,实现了分类器集成和表情特征数据的融合。实验证明了Gabor小波与2DPCA结合在表情识别中的有效性,以及基于Gabor小波模糊分类器集成的方法能够进一步提高识别率。

引用

页码：181 / 183+215 +215

页数：4