%0 Journal Article
%T 基于Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法
%A 刘帅师
%A 田彦涛
%A 万川
%J 自动化学报
%P 1455-1463
%D 2011
%R 10.3724/SP.J.1004.2011.01455
%X ？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.
%K 表情识别
%K 特征融合
%K 分块直方图
%K 多尺度
%K Gabor变换
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17643.shtml