文献类型：期刊文章

作　　者：牛连强[1,2] 赵子天[2] 张胜男[2]

机构地区：[1]沈阳工业大学软件学院,沈阳110870 [2]沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870

出　　处：《沈阳工业大学学报》

基　　金：沈阳市科技计划项目(F12-168-9-00)

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：1

起止页码：63-68

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.

关 键 词：表情识别  GABOR变换 特征融合  局部二进制模式 分块直方图 多尺度  多方向  维数  

分 类 号：TP391.41]