基于剪切波變換的人臉面部表情識(shí)別算法.pdf

1、人臉表情識(shí)別技術(shù)作為人機(jī)交互的一個(gè)分支，在計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著應(yīng)用的深入，對(duì)人臉表情識(shí)別的精確性、適應(yīng)性和高效性都提出了更高的要求。根據(jù)人臉表情識(shí)別系統(tǒng)，最關(guān)鍵的問題是：第一，如何提取人臉表情中可分性最強(qiáng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；第二，如何對(duì)已獲得的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、有效的識(shí)別分類。本文重點(diǎn)研究了上述兩個(gè)問題，以期能夠找出一種相對(duì)通用的人臉表情的精確、高效識(shí)別。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)傳統(tǒng)人臉表情特征提取算法存

2、在各向異性差、圖像邊緣信息丟失多等缺陷，文章利用剪切波技術(shù)在特征提取時(shí)的優(yōu)勢(shì)，分析了利用剪切波提取的圖像特征在各尺度和各方向上的信息含有量，找出擁有最佳可分性和含有最大信息量的特征。⑵針對(duì)小樣本空間下人臉表情識(shí)別問題，在分析不同分類器的優(yōu)缺點(diǎn)后，提出了一種基于概率預(yù)估支持向量機(jī)分類器的人臉表情識(shí)別算法。該方法通過使用已標(biāo)記和未標(biāo)記樣本的類別預(yù)設(shè)樣本分布概率，構(gòu)建樣本概率空間，對(duì)待測(cè)樣本人臉表情圖像剪切波域特征值加以分類識(shí)別。而后對(duì)系統(tǒng)參