基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

Gabor小波与表情组合模板相结合的表情识别

本文提出了一种新型的表情组合模板与Gabor小波相结合的面部表情识别方法。借助Gabor小波变换在图像处理领域的优势,克服不同因素给表情识别带来的不利影响,有效的提取与表情变化有关的特征,从分类的角度来构造的表情组合模板。在人脸检测的基础上,利用Gabor小波变换提取各个区域的特征矢量,与待识别表情对应的各个特征区域的特征矢量进行比较,利用欧氏距离选择最小值对应的矢量,返回表情组合模板中,确定待识别表情的类型。实验表明该方法的识别率可达83%,表情识别效果较好。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.     

Gabor相位特征的人脸光照不变量提取

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出一种基于Gabor相位特征的光照不变量提取算法。该算法首先对图像进行光照归一化,一定程度上减弱了不同光照条件的影响;然后利用一组不同方向的2维实Gabor小波对图像进行变换,在兼顾频谱与相位信息的情况下组合变换后的Gabor系数,提取其相位特征,得到光照不变量。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效消除光照变化对人脸识别的影响,提取的光照不变量具有一定的鲁棒性。     

基于多级Gabor变换序列特征的人脸识别

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化具有鲁棒性,在寻找局部细节特征和全局轮廓特征的描述方面,提出一种基于多级局部多通道Gabor变换序列特征的人脸描述与识别方法。对人脸图像进行多级分块和对局部子块进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(LGMM),将各级子图像的图谱LGMM进行连接后形成多级Gabor幅值域图谱,使用径向基网络对特征进行识别。对人脸库ORL和YEL的识别实验进行对比,结果验证了该方法的有效性。     

基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别

对贝叶斯分类中两种计算相似度的公式进行简化,设计了基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别方法.首先对人脸图像进行Gabor小波变换,把同一个人的Gabor特征与本人的类内Gabor均值图像之差作为类内差异图像,对类内差异图像进行小波分解取其低频图像;然后采用2DPCA方法建立类内特征子空间.对测试图像进行Gabor特征提取,并与目标图像的类内均值Gabor特征作差形成差异图像,对差异图像进行小波分解,提取低频子图信息投影到类内特征子空间,利用简化的贝叶斯准则进行分类.实验结果表明,该方法降低了算法复杂度,提高了识别率,并对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.     

结合Gabor变换和FastICA的人脸表情识别方法

提出了一种结合Gabor变换和FastICA技术的人脸表情特征提取方法。Gabor小波具有很好的空频局部性和多方向选择性,因此更有利于表情细节信息的提取。FastICA技术能够消除信号间的高阶统计冗余。对图像进行Gabor变换,把得到的系数排列成Gabor特征矢量,用FastICA对Gabor特征矢量进行特征提取,用K-近邻分类器进行分类。JAFFE表情库中的实验证明该方法的有效性。     

基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法

提出了基于特征融合和模糊核判别分析（FKDA）的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman“面部表情图片”数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。     

基于混合特征和分类树的细微表情识别方法

目前多数人脸表情识别的研究仅限于6种基本表情,未考虑到人脸表情变化是细微的.因此提出了基于混合特征和分类树的细微表情识别方法.对眼睛区域采用Gabor小波变换提取纹理变化特征,对鼻子区域采用2D-DCT提取纹理变化特征,而对嘴巴区域采用改进的AAM提取形状变化特征.分类识别时,将易混淆表情先归为一类进行表情的粗分类,然后对类内的表情选择相应表情贡献较大的特征子区域中的特征,进行表情细分类.在每级分类识别过程中,对每个区域采用离散HMM得出表情概率,最后采用在训练阶段得到的贡献权值进行加权融合得到分类结果.实验结果表明,该方法能够得到较好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的细微表情识别.     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别*

针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明本文方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性     

基于自动分割的局部Gabor小波人脸表情识别算法

针对包含表情信息的静态灰度图像,提出基于自动分割的局部Gabor小波人脸表情识别算法。首先使用数学形态学与积分投影相结合定位眉毛眼睛区域,采用模板内计算均值定位嘴巴区域,自动分割出表情子区域。接着,对分割出的表情子区域进行Gabor小波变换提取表情特征,再利用Fisher线性判别分析进行选择,有效地去除了表情特征的冗余性和相关性。最后利用支持向量机实现对人脸表情的分类。用该算法在日本女性表情数据库上进行测试,实现了自动化且易于实现,结果证明了该方法的有效性。     

A method of facial expression recognition based on Gabor and NMF

The technology of facial expression recognition is a challenging problem in the field of intelligent human-computer interaction. An algorithm based on the Gabor wavelet transformation and non-negative matrix factorization (G-NMF) is presented. The main process includes image preprocessing, feature extraction and classification. At first, the face region containing emotional information is obtained and normalized. Then, expressional features are extracted by Gabor wavelet transformation and the high-dimensional data are reduced by non-negative matrix factorization (NMF). Finally, two-layer classifier (TLC) is designed for expression recognition. Experiments are done on JAFFE facial expressions database. The results show that the method proposed has a better performance.     

基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别

当前多数图像序列的人脸表情识别方法仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面地反映脸部情感信息.提出一种基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别方法.采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征.对待测图像序列中的每个表情特征区域采用离散隐马尔可夫模型得出6种表情概率;然后根据在训练阶段得到的每个表情特征区域对每种表情的贡献权值进行加权融合,并选择融合后的表情概率最大者作为识别结果.实验结果表明,该方法综合了表情的纹理与形状变化,能够得到很好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的表情识别.     

一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

近来,表情识别成为人机交互研究的热点.将Gabor小波变换与2DPCA结合提出了一种表情识别的新方法.首先对静态灰度表情图片进行预处理,然后对其进行Gabar小波变换,通过2DPCA进行降维,根据Gabor不同尺度不同方向的变换结果训练不同的分类器,由校验集得到分类器权值,通过隶属度函数将各个分类结果模糊化,实现了分类器集成和表情特征数据的融合.实验证明了Gabor小渡与2DPCA结合在表情识别中的有效性,以及基于Gabor小波模糊分类器集成的方法能够进一步提高识别率.     

一种结合Gabor小波与深度学习的人脸识别方法

针对人脸识别中识别效果易受光照、姿态等因素影响和浅层学习方法不能有效提取人脸图像抽象特征的问题,提出一种结合Gabor小波与深度学习的人脸识别方法。该方法首先利用Gabor小波变换获取不同尺度和方向的人脸Gabor特征,通过下采样和受限玻尔兹曼机（RBM）对Gabor特征进行有效降维;其次将降维后的特征作为深度信念网络（DBN）的输入,并使用对比散度算法训练DBN;最后利用标签数据对DBN进行有监督微调,网络顶层附加Softmax分类器对提取后的特征进行分类。所提方法在ORL、UMIST和Yale-B人脸库上的识别率分别达到了98.72%、96.51%和96.13%,实验结果表明所提方法不仅识别效果明显优于其他现有方法,而且对光照、姿态变化具有很好的鲁棒性。