-
题名基于IMF解析信号能量熵的人脸表情特征提取方法
被引量:1
- 1
-
-
作者
李茹
张建伟
-
机构
四川大学计算机学院
四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室
-
出处
《计算机与数字工程》
2016年第3期529-532,共4页
-
基金
支持群体交互的大规模虚拟环境构建技术及系统(编号:2013AA013902)资助
-
文摘
人脸表情识别是指利用计算机技术、图像处理、机器视觉等技术对人脸表情图像或图像序列进行特征提取、建模,以及表情分类的过程,从而使得计算机程序能够依据人的脸部表情信息推断人的心理状态。人脸表情识别主要分为三个阶段:人脸检测、表情特征提取、表情特征分类。其中,表情特征的选取是人脸表情识别的关键步骤,特征选取的好坏直接影响表情分类的效果。论文提出了一种基于IMF解析信号能量熵的人脸表情特征提取方法,将希尔伯特黄变换方法应用到人脸表情识别中。首先,对表情图像进行Radon变换,得到人脸表情信号,然后对该信号进行经验模态分解(EMD),得到一系列本征模态函数(IMF),对得到本征模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到IMF解析信号,计算瞬时振幅,瞬时频率。选择IMF以及其解析信号的振幅作为特征向量,计算其能量判别熵,选择同类之间有较小判别熵,不同信号类之间有较大判别熵的特征作为表情分类的特征向量。采用PCA算法对选取的特征进行降维,使用支持向量机(SVM)对两类表情进行分类。
-
关键词
EMD
IMF
HILBERT
能量判别熵
人脸表情识别
特征提取
-
Keywords
EMD
IMF
Hilbert
J-divergence entropy
facial expression recognition
feature extraction
-
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
-