基于GLCM和CGA的人脸表情识别方法研究

• 作者: 余雪丽 田儆 钱杰
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 混沌遗传优化算法 灰度共生矩阵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 32-36
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.18.010

摘要

提出基于灰度共生矩阵(GLCM)和混沌遗传优化算法(CGA)的人脸表情识别方法(FER).为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性、遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法(CGA);通过灰度共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域(ROI)和特征提取结合成一步;最后利用支持向量机(SVM)进行图像分类.理论和实验证明,该方法实现简单且切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余雪丽	太原理工大学计算机与软件学院	106	793	15.0	23.0
2	田儆		2	4	1.0	2.0
3	钱杰		1	4	1.0	1.0