结合空间显著性的融合单演二元模式面部情感分类

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 单演信号分析 二元模式 特征融合 面部情感分类 空间显著性
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 921-925
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.03.068

摘要

针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题，提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像，并将其划分为多个矩形块子区域；然后在三幅图像的子区域上提取相应的由空间显著性加权的单演幅度、相位和方向二元模式特征直方图；最后将结合了空间显著性的三个加权特征进行融合增强特征的可分辨性。在JAFFE人脸表情数据库上的实验结果表明，该方法能有效提取人脸表情特征，提高人脸表情的识别率。与基于Gabor的特征相比，提出的方法具有更高的准确率和