弱光照环境下人脸表情图像识别方法研究

对弱光照环境下人脸表情图像进行识别,可以更好地对人类的情感进行分类,有利于人类在现实社会中的沟通。当前方法利用提取人脸表情图像的一维特征完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别,该方法无法对人脸表情图像进行详细地描述,导致人脸表情图像在识别时经常出现识别精度低、速度慢的问题。为此,提出一种基于BP神经网络的弱光照环境下人脸表情图像识别方法。该方法首先利用自相似性对带有噪声的图像进行图像区域划分,并依据统计学习获得线性空间,通过对空间的投影获得不含噪声的人脸表情图像区域向量,将人脸表情图像进行重组,得到去噪后的图像,然后利用Cabor变换对人脸表情图像特征进行提取,采用AdaBoost对弱分类器以及人脸表情图像样本进行训练,并通过多次弱分类器的迭代,得到最终的人脸表情图像强分类器,完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别。实验结果证明,所提方法可以提高人脸表情图像的识别准确率,加快识别速度,为该领域的研究发展提供强有力依据。

Image recognition method of facial expression in weak light environment