基于粒計算的人臉表情識別研究.pdf

1、人臉表情識別是一個圖像模式分析、模式理解和模式分類的問題，它為模式識別、圖像處理、人機交互、人工智能、計算機視覺、神經(jīng)計算和心理學等眾多學科提供了很多的具體問題。
　　本文以粒計算屬性約簡為基礎(chǔ)，提出一種基于粒計算的人臉表情識別的方法，該方法應用HOG進行特征提取，然后利用粒計算相關(guān)方法進行降維，最后利用SVM對表情進行分類。
　　首先，利用Zernike矩對人眼進行檢查，根據(jù)雙眼的中心坐標對圖像進行預處理，比如圖像的旋轉(zhuǎn)、

2、縮放等，然后進一步對表情圖像進行灰度歸一化。在得到96*112像素的純表情區(qū)域以后對其進行HOG特征提取，將表情圖像分成168個8*8像素的block，每個block分成4個4*4像素的cell，每個cell為9個通道直方圖，得到6048維的特征向量。
　　然后對于HOG特征維數(shù)過大，檢測速度過慢的問題提出改進。改進的方法是利用粒計算中的粗糙集相關(guān)理論對表情圖像分類重要的block進行篩選，并進行重要度排序，達到快速降維的效果，在