【摘 要】
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表
【机 构】
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东南大学信息科学与工程学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院,东南大学学习科学研究中心,佛山科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60503023,60872160);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-050467);江苏省高校自然科学基础研究自筹经费项目(08KJD520009)
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman"面部表情图片"数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。
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