基于Gabor小波变换和两次DCT的人脸表情识别

被引：6

作者：

王毅

叶德谦

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

来源：

微电子学与计算机 | 2009年 / 26卷 / 05期

关键词：

表情识别; Gabor变换; 离散余弦变换; 神经网络;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2009.05.068

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于Gabor小波变换和两次离散余弦变换(DCT)相结合的人脸表情特征提取方法,在保留有效的纹理信息基础上降低了表情特征的维数.首先对人脸表情图像进行第一次DCT压缩图像,然后对处理过的图像执行Gabor变换,提取表情特征,进而对得到的不同尺度和方向的特征图像进行第二次DCT,得到包含大量表情信息的低维特征向量,最后用BP神经网络对特征向量分类.实验结果显示该方法识别率较高.

引用

页码：262 / 264

页数：3

共 6 条

[1] 基于Gabor直方图特征和MVBoost的人脸表情识别
刘晓旻
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