【摘 要】
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针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点,提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征.为了提取局部方
【机 构】
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吉林大学控制科学与工程系,长春工业大学自动化系
【基金项目】
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吉林省科技发展计划重点项目(20071152)资助~~
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针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点,提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征.为了提取局部方向信息并降低特征维数,首先采用Gabor滤波器提取人脸表情图像的多尺度和多方向特征,然后按照两个融合规则将相同尺度不同方向的特征融合到一起.为了能够有效地表征图像全局特征,将融合图像进一步划分为若干矩形不重叠且大小相等的子块,分别计算每个子块区域内融合特征的直方图分布,将其联合起来实现图像表征.实验结果表明,这种方法无论在计算量上还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势.该方法的创新处在于提出了两个Gabor多方向特征融合规则,应用在JAFFE表情库上最高平均识别率达到98.24%,表明其适用于人脸表情图像的分析.
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