基于Gabor特征的BC編碼人臉表情識別.pdf

1、隨著計算機視覺與模式識別領(lǐng)域關(guān)鍵方法的不斷提出與改進(jìn)，人臉面部表情識別作為情感計算的重要組成部分，近年來成為國內(nèi)外眾多學(xué)者研究與探討的熱點。通過對表情識別的研究，希望智能機器與設(shè)備擁有像人那樣具有對情感的計算、識別、表達(dá)的能力，可以有效地提高人類與機器之間交流的友好性與智能性。
　　文中首先針對表情識別領(lǐng)域的研究背景、意義以及國內(nèi)外現(xiàn)狀做了較為詳細(xì)的闡述。隨之介紹了表情識別系統(tǒng)的整體框架，并針對相關(guān)經(jīng)典算法結(jié)合文獻(xiàn)介紹其優(yōu)缺點。對

2、靜態(tài)表情圖片在特征提取上做了詳細(xì)分析與實驗，主要研究工作與創(chuàng)新如下:
　　(1)表情圖像預(yù)處理:圖像預(yù)處理的效果對后期的特征提取與識別有著很大的影響。通過對圖像尺度大小、位置、灰度等方面的預(yù)處理可以去除對表情分類不利的因素。利用小波分解去除高頻干擾，提高識別的可靠性。
　　(2)表情特征提取:對經(jīng)過預(yù)處理的表情圖像做Gabor小波變換，針對同一尺度下不同方向上的Gabor特征圖存在信息冗余特性，在LBP（局部二值模式）的啟發(fā)