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目的针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性,提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法首先对人脸图像进行预处理,分割出表情显著区域;然后根据显著区域大小进行分层并加以分块,对每一层的不同块提取PWLD特征,将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA);最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA,进而得出识别结果。结果在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证,平均识别率