基于多特征集成分類器的人臉表情識別研究.pdf

1、人臉表情識別是人工智能與人機(jī)交互領(lǐng)域中的一個重要課題，目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動識別人的表情，進(jìn)而分析人的情感與心理。這將進(jìn)一步增強(qiáng)人機(jī)交互的友好性與智能性，因此有著很高的研究價值和良好的應(yīng)用前景。
　　 人臉表情識別系統(tǒng)一般包括人臉檢測、特征提取、表情分類等環(huán)節(jié)。本文主要研究了特征提取和表情分類過程中的一些關(guān)鍵問題，分析了現(xiàn)有算法中的不足，提出改進(jìn)算法，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。主要的工作如下：
　　 第一，改進(jìn)Gabor特征提取算

2、法。提出一種Gabor特征選擇方法，利用分布估計(jì)算法對Gabor濾波器組的尺度和方向進(jìn)行優(yōu)化選擇，選擇出最佳的Gabor核的尺度和方向，并在此基礎(chǔ)上提取特征。在日本的JAFFE表情數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無論在計(jì)算量還是識別性能上都比傳統(tǒng)的Gabor濾波器組更具有優(yōu)勢。
　　 第二，提出雙向二維直接線性判別分析算法。該算法從水平和垂直兩個方向?qū)D像矩陣執(zhí)行直接線性判別分析，進(jìn)行列和行的兩次維數(shù)壓縮，降低了特征維數(shù)。在JAFFE人

3、臉表情數(shù)據(jù)庫中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在提高了降維能力的同時，也提高了識別率。
　　 第三，將二維判別保局投影算法應(yīng)用到人臉表情識別的特征提取中。在JAFFE表情庫的實(shí)驗(yàn)中，分析比較了二維判別保局投影算法較之于二維保局投影算法在表情特征的識別與分類中的異同及優(yōu)勢。
　　 第四，提出一種基于多特征集成分類器的方法進(jìn)行人臉表情識別。構(gòu)造一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成分類器模型，對多特征多分類器的輸出進(jìn)行決策融合。在JAFFE表情庫的實(shí)驗(yàn)