智能轮椅控制中基于LNUS和Gabor的表情识别

• 作者: 张毅 毛厚林 罗元
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能轮椅控制 面部表情识别 局部非均匀采样 Gabor小波 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 服务机器人、康复助残机器人、医疗机器人
• 页码范围: 305-308
• 分类号: TP391.42
• 语种: 中文

摘要

针对传统的基于均匀采样提取面部表情特征点方法没有考虑面部不同区域对表情识别贡献大小的问题,提出了一种局部非均匀采样(LNUS)特征点和Gabor小波相结合的面部表情特征提取方法.该方法不仅提取了表情图像中局部关键特征点而且兼顾了整体信息,其利用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法进行特征降维,最后用支持向量机(SVM)进行表情识别.实验结果表明:所提方法不仅识别率更高,而且对光照和姿态变化鲁棒性强,能实时控制智能轮椅的运动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学光电学院	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学自动化学院	281	2390	21.0	36.0
3	毛厚林	重庆邮电大学自动化学院	1	1	1.0	1.0