基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感识别

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由于计算机在图像领域的优异性,情感计算越来越受到国内外研究者的关注,情感计算是试图使计算机能够像人类那样具有理解和表达情感能力的一个多学科交叉的新研究领域,在智能人机交互中起着非常重要的作用。人脸情感识别的研究在人工智能、计算机视觉、图像处理、模式识别、心理学等各种相关学科领域中都很有价值。人脸情感识别是模式识别领域中一个比较活跃的研究方向。从广义上讲静态图像的人脸情感识别包括:预处理,人脸检测,情感特征提取,情感分类。本文由于采用的日本人脸库(JAFFE)是单人脸的灰度图像,所以主要从三个环节上进行了研究工作,研究内容体现在以下几个方面:(1)首先,对人脸情感图像进行分割、消噪处理;然后对其作标准化处理,以便提取有效的特征,标准化处理包括尺度归一化和灰度均衡化。尺度归一化是将所有情感图像变换成标准尺寸的图像,并将所有图像中已标记的对应关键特征点校准到同一位置,灰度均衡化是将尺度归一化后的图像变换成同样的灰度级;最后对归一化后的图像使用固定像素的网格进一步分割情感子图像。(2)提出了一种新颖的情感特征提取方法——Gabor小波变换与分形维数相结合。对预处理后的情感子图像的每一个网格进行Gabor小波变换以及分形维数的计算,为提高算法效率和减少特征维数,取Gabor变换后的小波系数模的均值、方差和计算所得的分形维数作为该网格的情感特征向量。(3)通过采用Matlab中神经网络工具箱的BP、RBF神经网络,实现情感特征的多分类任务,因为使用Matlab可以方便地采用不同的核函数、激励函数。采用本文的预处理、特征提取和情感分类方法,可以实现快速鲁棒的识别工作。实验结果验证了方法的有效性。
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