计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
10期
188-191
,共4页
表情识别%二维离散小波变换%独立分量分析%支持向量机
錶情識彆%二維離散小波變換%獨立分量分析%支持嚮量機
표정식별%이유리산소파변환%독립분량분석%지지향량궤
提出了一种联合二维离散小波变换(2D-DWT)和独立分量分析(ICA)相结合的表情特征提取法.首先通过2D-DWT将当前图像分解成4个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分(低通部分),其余三个子图像对应图像的细节部分(高通部分).采用ICA分别对每一子图像进行特征提取,得到的表情矢量与中性矢量的差值矢量作为特征矢量,在此基础上使用性能比较稳定的支持向量机来分析各个子带图像的识别情况.此外,还提出了一种简单有效的方法对各个子图像所提取的特征进行融合.将融合的结果作为特征矢量来识别.同其它基于静态图像识别的方法相比,所提的方法识别效果好,且具有一定泛化性和鲁棒性.
提齣瞭一種聯閤二維離散小波變換(2D-DWT)和獨立分量分析(ICA)相結閤的錶情特徵提取法.首先通過2D-DWT將噹前圖像分解成4箇子圖像,其中一子圖像對應原圖像的主體部分(低通部分),其餘三箇子圖像對應圖像的細節部分(高通部分).採用ICA分彆對每一子圖像進行特徵提取,得到的錶情矢量與中性矢量的差值矢量作為特徵矢量,在此基礎上使用性能比較穩定的支持嚮量機來分析各箇子帶圖像的識彆情況.此外,還提齣瞭一種簡單有效的方法對各箇子圖像所提取的特徵進行融閤.將融閤的結果作為特徵矢量來識彆.同其它基于靜態圖像識彆的方法相比,所提的方法識彆效果好,且具有一定汎化性和魯棒性.
제출료일충연합이유리산소파변환(2D-DWT)화독립분량분석(ICA)상결합적표정특정제취법.수선통과2D-DWT장당전도상분해성4개자도상,기중일자도상대응원도상적주체부분(저통부분),기여삼개자도상대응도상적세절부분(고통부분).채용ICA분별대매일자도상진행특정제취,득도적표정시량여중성시량적차치시량작위특정시량,재차기출상사용성능비교은정적지지향량궤래분석각개자대도상적식별정황.차외,환제출료일충간단유효적방법대각개자도상소제취적특정진행융합.장융합적결과작위특정시량래식별.동기타기우정태도상식별적방법상비,소제적방법식별효과호,차구유일정범화성화로봉성.
