摘要
提出了一种基于二维离散小波变换(2D-DWT)和图像区域协方差矩阵(RCM)的儿童面部表情识别方法。首先,采用2D-DWT把每幅表情图像分解为低通和高通的四幅子图像,并分别把每幅子图像中的人脸区域按3种不同的方式进行子区域划分。其次,针对每种子区域划分,提取每个子图像中每个像素位置处的Gabor特征、LBP特征、一阶和二阶偏导特征,并把这些特征连同该像素处的坐标位置串联一个特征矢量,然后计算这些特征矢量的RCM。因此,每幅表情图像对应12个RCM。最后,对于一幅待识别的儿童表情图像,采用同样的方法获得12个RCM后,再采用基于广义特征值距离的度量方式建立对待识别样本的表情分类。本文采用东南大学学习科学研究中心采集的儿童表情数据库进行实验,实验结果表明本文所提出方法的有效性。
出处
《福建电脑》
2018年第1期6-9,共4页
Journal of Fujian Computer
基金
福建省自然科学基金项目
项目编号:2015J01256
