一种基于特征融合降维的表情识别算法*

• 作者: 吴松明 张续 张辉 童小念
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor滤波器 表情识别 特征融合 直方图统计 分类 降维
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 396-399,427
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.03.012

摘要

为了降低人脸表情识别过程中特征分类的计算量，采用了一种基于特征融合降维的表情识别算法。该算法首先对表情图像进行预处理，再利用Gabor小波多尺度多方向的特性对图像进行滤波，针对同一尺度下8个不同方向的几幅特征图像，对其中特征值最大的图像编码作为新特征图像的像素值，此时特征图像的维数降为原来的1／8。最后利用统计直方图对融合后的特征图像进行分块特征统计，将统计信息作为最终的特征信息进行分类。实验结果表明，该方法在保证人脸表情识别率的前提下减少了特征图像的计算量，提高了系统效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童小念	中南民族大学计算机科学学院	72	482	11.0	18.0
2	张续	中南民族大学计算机科学学院	3	6	2.0	2.0
3	张辉	中南民族大学计算机科学学院	7	19	3.0	4.0
4	吴松明	中南民族大学计算机科学学院	2	7	2.0	2.0