双层次分类方法下的人脸表情识别

目前,人脸表情的整体识别率普遍不高,严重制约了它的实际应用。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。该方法分为粗分类层次和细分类层次,在粗分类层次,通过SVD方法提取表情特征信息,并结合HMM模型粗识别;在细分类层次,采用Gabor小波＋PCA＋LDA的方法提取特征,并结合HMM模型细识别。理论分析和实验结果表明,该方法与其它方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的整体识别率。