基于Gabor小波變換與分形維的人臉情感識別.pdf

1、由于計算機在圖像領域的優(yōu)異性，情感計算越來越受到國內外研究者的關注，情感計算是試圖使計算機能夠像人類那樣具有理解和表達情感能力的一個多學科交叉的新研究領域，在智能人機交互中起著非常重要的作用。人臉情感識別的研究在人工智能、計算機視覺、圖像處理、模式識別、心理學等各種相關學科領域中都很有價值。 人臉情感識別是模式識別領域中一個比較活躍的研究方向。從廣義上講靜態(tài)圖像的人臉情感識別包括：預處理，人臉檢測，情感特征提取，情感分類。本文由

2、于采用的日本人臉庫(JAFFE)是單人臉的灰度圖像，所以主要從三個環(huán)節(jié)上進行了研究工作，研究內容體現(xiàn)在以下幾個方面： (1)首先，對人臉情感圖像進行分割、消噪處理；然后對其作標準化處理，以便提取有效的特征，標準化處理包括尺度歸一化和灰度均衡化。尺度歸一化是將所有情感圖像變換成標準尺寸的圖像，并將所有圖像中已標記的對應關鍵特征點校準到同一位置，灰度均衡化是將尺度歸一化后的圖像變換成同樣的灰度級；最后對歸一化后的圖像使用固定像素的網

3、格進一步分割情感子圖像。 (2)提出了一種新穎的情感特征提取方法——Gabor小波變換與分形維數(shù)相結合。對預處理后的情感子圖像的每一個網格進行Gabor小波變換以及分形維數(shù)的計算，為提高算法效率和減少特征維數(shù)，取Gabor變換后的小波系數(shù)模的均值、方差和計算所得的分形維數(shù)作為該網格的情感特征向量。 (3)通過采用Matlab中神經網絡工具箱的BP、RBF神經網絡，實現(xiàn)情感特征的多分類任務，因為使用Matlab可以方便地采