基于多階次分?jǐn)?shù)階Fourier域統(tǒng)計(jì)特征融合的表情識(shí)別.pdf

1、近年來，隨著社會(huì)的發(fā)展與人工智能技術(shù)的進(jìn)步，大眾對(duì)人機(jī)交互體驗(yàn)的要求也越來越高，這其中就包括使機(jī)器能夠更了解人類的情緒變化。人臉表情識(shí)別作為情緒識(shí)別的重要分支之一，也是得到了極高的關(guān)注度與研究熱情。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換作為經(jīng)典傅里葉變換的擴(kuò)展形式，在圖像處理與模式識(shí)別中也被運(yùn)用的越來越多。本論文利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換作為基礎(chǔ)工具，在人臉表情識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行了若干研究，總結(jié)概括如下：
　　介紹了基于單一階次分?jǐn)?shù)階Fourier變換的面部表情識(shí)

2、別的系統(tǒng)框架。針對(duì)目前研究中常用到的分?jǐn)?shù)階域的幅度特征與相位特征，分別在圖像性質(zhì)方面以及實(shí)驗(yàn)的識(shí)別效果兩個(gè)方面分析了兩類特征的優(yōu)勢(shì)以及實(shí)用性。也驗(yàn)證了，無論是幅度特征還是相位特征，單獨(dú)一個(gè)階次的信息是無法取得優(yōu)秀的實(shí)驗(yàn)效果的。
　　之前的文獻(xiàn)中，研究人員僅僅利用了分?jǐn)?shù)階的二到三個(gè)階次的特征信息，然后把主要精力用在了尋找最優(yōu)階次上。本文認(rèn)為分?jǐn)?shù)階傅里葉變換具有無窮個(gè)連續(xù)階次，如果可以融合更多的階次的信息，既可以增加用于分類的特征的判

3、別信息，也可以起到監(jiān)督效果。根據(jù)這個(gè)思路，本文作者提出了基于多階次分?jǐn)?shù)階傅里葉域統(tǒng)計(jì)特征的面部表情識(shí)別算法。并在RML數(shù)據(jù)庫與CK+數(shù)據(jù)庫上取得了優(yōu)于之前基于FrFT特征的識(shí)別算法的實(shí)驗(yàn)效果。為今后的基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的模式識(shí)別的研究提供了一個(gè)新的思路。
　　Gabor變換由于它自身的一些函數(shù)特性，很早就被用在了圖像處理與模式識(shí)別領(lǐng)域。也是被研究的最多的一種特征提取工具。圖片的Gabor特征也是利用度最廣泛，保持較強(qiáng)魯棒性的特征