基于彈性圖和Hausdorff距離匹配的人臉表情識別算法研究.pdf

1、人臉表情識別是心理學、生理學、圖像處理、機器視覺、模式識別等多領域的一個富有潛力和挑戰(zhàn)的課題。為了滿足人臉表情識別系統(tǒng)在實際生活中的應用，越來越多的研究者開始對人臉表情識別算法進行研究。情感特征提取和分類的準確性和有效性是人臉表情識別應用系統(tǒng)成功與否的關鍵。雖然已經有很多人臉表情識別技術的出現(xiàn)，但是針對目標遮擋、圖像噪聲以及圖像晃動等干擾因素下的人臉表情識別尚未成熟。為解決上述問題，本文對在多種干擾因素下的人臉表情特征提取和分類進行了深

2、入研究，并提出了一種彈性圖匹配和改進Hausdorff距離相似度計算相結合的分類算法。主要完成的工作內容如下：
　　1)人臉表情圖像情感特征提取。人臉表情感情特征提取的好壞直接影響到后續(xù)的情感分類。本文主要采用多尺度、多方向的Gabor濾波器組進行人臉表情特征提取。因為Gabor小波對光照的不敏感，且對一定程度的圖像旋轉和變形具有很好的魯棒性。
　　2)人臉表情圖像分類。利用彈性模板匹配在表情分類的優(yōu)勢和改進Hausdorf

3、f距離在噪聲干擾環(huán)境下相似度計算的優(yōu)勢，本文提出了應用彈性圖匹配和改進Hausdorff距離相似度計算相結合的算法，實驗證明相對于采用傳統(tǒng)分類算法，在識別效率上有很大的提高。
　　3)最后，人臉表情識別分類系統(tǒng)設計。基于本文提出的改進算法，開發(fā)了一套人臉表情識別系統(tǒng)，采用JAFFE表情數(shù)據(jù)庫和Cohn-Kanade表情數(shù)據(jù)庫進行測試，并分別采用傳統(tǒng)算法和本文提出的改進算法進行實驗對比。
　　實驗分析證明，在干擾環(huán)境下，本文提