【摘 要】
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本文的研究目标为,基于JAFFE(Japanese Female Facial Expression)表情图库及自己组建的自然表情图库,克服光照因素与个体特征的干扰,提取可以有效表征“Happy”、“Surprise
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本文的研究目标为,基于JAFFE(Japanese Female Facial Expression)表情图库及自己组建的自然表情图库,克服光照因素与个体特征的干扰,提取可以有效表征“Happy”、“Surprise”、“Sad”与“Neutral”四种表情的特征向量,设计分类器进行表情识别。为完成该目标,需要解决特征区域分割、特征向量提取与分类器设计三个核心问题。本文提出一种几何结构特征与局部统计特征相结合的混合特征表情识别方法。以JAFFE表情图库及部分自然表情图像为研究对象,首先提取出人脸的BEI(Binary Edge Image),即二值边缘图像;然后在该BEI的基础上,定位出随表情变化形变量较大的各特征区域;接着,在既分割的区域中,分别提取结构特征与局部统计特征,组成混合特征向量;最后,通过BP神经网络分类器进行分类。试验结果表明,使用本文的方法对JAFFE表情图库可以实现86.67%的平均识别率。其识别效果令人满意。
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