基于Gabor小波的人脸表情识别

提出通过提取人脸表情图像的Gabor特征,结合二次降维的方法,进行人脸表情识别。针对Gabor特征提取后维数变高,冗余很大的特点,先对高维特征进行采样,再引入二维PCA算法对Gabor特征进行选择,以达到降维的目的。然后采用基于模糊积分的多分类器联合的方法对7种表情进行融合识别。在JAFFE库上进行测试的结果验证了该算法的有效性,与2DPCA算法及传统特征提取算法相比,本文算法取得了较高的识别速度和精确度。该算法能更有效的提取反映表情状态的特征。