基于彈性圖和Hausdorff距離匹配的人臉表情識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉表情識(shí)別是心理學(xué)、生理學(xué)、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等多領(lǐng)域的一個(gè)富有潛力和挑戰(zhàn)的課題。為了滿足人臉表情識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際生活中的應(yīng)用，越來(lái)越多的研究者開始對(duì)人臉表情識(shí)別算法進(jìn)行研究。情感特征提取和分類的準(zhǔn)確性和有效性是人臉表情識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵。雖然已經(jīng)有很多人臉表情識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)，但是針對(duì)目標(biāo)遮擋、圖像噪聲以及圖像晃動(dòng)等干擾因素下的人臉表情識(shí)別尚未成熟。為解決上述問(wèn)題，本文對(duì)在多種干擾因素下的人臉表情特征提取和分類進(jìn)行了深

2、入研究，并提出了一種彈性圖匹配和改進(jìn)Hausdorff距離相似度計(jì)算相結(jié)合的分類算法。主要完成的工作內(nèi)容如下：
　　1)人臉表情圖像情感特征提取。人臉表情感情特征提取的好壞直接影響到后續(xù)的情感分類。本文主要采用多尺度、多方向的Gabor濾波器組進(jìn)行人臉表情特征提取。因?yàn)镚abor小波對(duì)光照的不敏感，且對(duì)一定程度的圖像旋轉(zhuǎn)和變形具有很好的魯棒性。
　　2)人臉表情圖像分類。利用彈性模板匹配在表情分類的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)Hausdorf

3、f距離在噪聲干擾環(huán)境下相似度計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，本文提出了應(yīng)用彈性圖匹配和改進(jìn)Hausdorff距離相似度計(jì)算相結(jié)合的算法，實(shí)驗(yàn)證明相對(duì)于采用傳統(tǒng)分類算法，在識(shí)別效率上有很大的提高。
　　3)最后，人臉表情識(shí)別分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)?；诒疚奶岢龅母倪M(jìn)算法，開發(fā)了一套人臉表情識(shí)別系統(tǒng)，采用JAFFE表情數(shù)據(jù)庫(kù)和Cohn-Kanade表情數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試，并分別采用傳統(tǒng)算法和本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。
　　實(shí)驗(yàn)分析證明，在干擾環(huán)境下，本文提