基于Gabor小波变换和两次DCT的人脸表情识别

• 作者: 叶德谦 王毅
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 表情识别 Gabor交换 离散余弦变换 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 262-264
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶德谦	燕山大学信息科学与工程学院	26	284	9.0	16.0
2	王毅	燕山大学信息科学与工程学院	7	67	4.0	7.0