基于DWT和ONMF的人脸表情特征提取

提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transformation,DWT)和标准正交非负矩阵分解(orthonormal non-negative matrix factorization,ONMF)的人脸表情特征提取方法,该方法先通过离散小波变换,降低图像的噪声,并将得到的图像的低频信息作为研究对象;再采用标准正交非负矩阵分解来提取表情特征。实验结果表明相对于PCA,NMF和LNMF方法,本文方法能够有效地减小类内与类间距离的比值,体现了很好的聚类效果;较高的识别率和较快的识别速度表明了该特征提取方法的有效性。