基于二维主分量分析的面部表情识别

摘要：

提出了一种直接基于图像矩阵的二维主分量分析(2DPCA)和多分类器联合的面部表情识别方法.首先利用2DPCA进行特征提取,然后用基于模糊积分的多分类器联合的方法对七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)进行识别.在JAFFE人脸表情静态图像库上进行实验,与传统主分量分析(PCA)相比,采用2DPCA进行特征提取,不仅识别率比较高,而且运算速度也有很大的提高.

关键词：二维主分量分析、主分量分析、人脸表情识别、特征提取

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省博士启动基金032356

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-33,39