一种基于特征融合降维的表情识别算法*
张续
吴松明
张辉
童小念
1.中南民族大学计算机科学学院 武汉 4300742.中南民族大学计算机科学学院 武汉 4300743.中南民族大学计算机科学学院 武汉 4300744.中南民族大学计算机科学学院 武汉 430074
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。
关键词：Gabor滤波器表情识别特征融合直方图统计分类降维
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 396-399,427 )
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