【摘 要】
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本文首先对表情识别研究的意义以及国内外现状做了详细的介绍;再对表情图像进行预处理;其次针对HOG(Histogram of Oriented Gradient)算法只提取单一角度梯度而忽略对角梯度问题,提出多角度HOG(Multiangle HOG,Ma-HOG)特征提取算法;为获取图像的局部细节以及全局信息,提出多尺度Ma-HOG(Multi angle and scale HOG,Mas-HO
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本文首先对表情识别研究的意义以及国内外现状做了详细的介绍;再对表情图像进行预处理;其次针对HOG(Histogram of Oriented Gradient)算法只提取单一角度梯度而忽略对角梯度问题,提出多角度HOG(Multiangle HOG,Ma-HOG)特征提取算法;为获取图像的局部细节以及全局信息,提出多尺度Ma-HOG(Multi angle and scale HOG,Mas-HOG);针对面部各区域对表情识别的贡献度问题,提出基于差分权重的Mas-HOG算法;最后在不同分类算法上进行对比实验,选取本文算法最适用的分类器。本文主要的研究内容如下:(1)获取ENM(Eye Nose Mouth)感兴趣区域,降低特征维数。根据面部表情的主要表现特征对人脸进行划分,获取人脸面部的眼睛(Eye)、鼻子(Nose)、嘴巴(Mouth)三个感兴趣子区域,本文表示为ENM区域。通过构建ENM区域,可以降低输入的数据量,提升算法效率。(2)提出Ma-HOG表情特征提取方法,获取多角度梯度信息。针对HOG算法只考虑水平和垂直方向的梯度计算,本文通过计算图像斜对角梯度信息,与原始HOG算法梯度信息共同构成一幅图像的Ma-HOG特征。(3)提出Mas-HOG特征提取方法,提取多尺度Ma-HOG特征。针对人脸面部表情区域的信息在单一尺度下不够全面的问题,通过构建多尺度空间金字塔,获取多尺度下面部表情信息;并结合Ma-HOG特征形成Mas-HOG表情特征。在多组实验的结果下,表明了本文提出算法的合理性,有效提高了表情识别率。(4)提出差分权重计算方式,对面部各区域加权,并提取差分权重Mas-HOG特征。针对面部各区域对表情的贡献度不同,通过获取原图像的差值图像,统计差值图像像素的变化,获得ENM区域的差分权重;与Mas-HOG算法结合,形成差分权重Mas-HOG算法。通过多组对比实验,取得了比其他HOG改进算法更高的识别准确度,从而验证了所提出算法的优越性。(5)基于不同分类器下的实验对比。介绍了常用分类算法,并把本文算法分别在 KNN(K-Nearest Neighbor,K 最近邻分类)、BP(Error Back Propagation Training)神经网络以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器下进行对比实验。实验结果表明,本文提出的特征提取方法更适合在SVM下进行分类识别。图37表12参考文献59
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