基于GLCM、CGA和Adaboost的人脸表情识别方法研究

• 作者: 武楠
• 来源期刊: 无线电工程
• 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 Adaboost
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 专题技术与工程应用
• 页码范围: 50-53,61
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2011.06.015

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;利用Adaboost算法进行图像分类.经过理论和实验证明,该方法实现简单、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	武楠	中国电子科技集团公司第五十四研究所	3	7	2.0	2.0