一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (1): 181-183.

一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本研究得到重庆市自然科学基金项目（CSTC2007BB2445）和重庆市计算机网络与通信重点实验室开放基金项目“情感识别的关键技术研究”的资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

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。

关键词: 表情识别表情特征提取 Gabor小波 2DPCA 模糊分类

Abstract: In recent years, facial expression analysis is becoming a research hotspot in human-computer interaction. A novel facial expression recognition method was proposed based on the Gabor wavelet transformation and two-dimensional principal componentanalysis （

Key words: Expression recognition,Expression feature extraction,Gabor wavelet,2DPCA,Fuzzy classifier

. 一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法[J]. 计算机科学, 2009, 36(1): 181-183. https://doi.org/

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