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| 基于提升小波和FLD的人脸表情识别 | |
| 作者姓名： | 董玉龙 姜威 |
| 作者单位： | 1.山东大学信息科学与工程学院,济南,250100;2.山东大学信息科学与工程学院,济南,250100 |
| 摘 要： | 提出一种基于提升小波和Fisher线性判别法(FLD)相结合的人脸表情特征提取方法.提升小波是完全基于时空域的变换,具有多分辨率的特征,更有利于表情细节信息的提取,并且运算时间短,便于实现.图像经过提升小波变换后,取其低频分量和高频分量相结合作为整体特征,实验证明保存了绝大部分的表情分量,然后用Fisher线性判别法(FLD)进行特征提取,采用K-近邻法进行分类.在JAFFE数据库中,分辨率达到94.3％,识别时间为2.9s,证明了方法的有效性. |
| 关 键 词： | 人脸表情识别 特征提取 提升小波 FLD(Fisher linear discriminant) |
| 收稿时间： | 2012-03-28 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |