基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究

陈宇斌

基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究

陈宇斌

（漳州卫生职业学院，福建 漳州 363000）

：传统的视频运动人脸图像相似表情识别方法，利用小波变换提取人脸特征，后续特征分解效果不理想，导致表情识别准确度较低。为此，提出基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究。采用积分图法提取视频中的人脸表情，得到特征矩形区域。结合核判别算法对特征矩形区域进行分解得出表情特征矢量。结合弹性模板匹配法，计算和匹配表情特征矢量，得出匹配最优的表情，完成人脸图像相似表情识别。为验证所提方法的应用性能，设计仿真实验。实验结果表明，与传统方法相比，所提方法的表情识别准确度更高。本文设计识别方法具有应用有效性，为相关领域提供可靠依据。

人脸表情；核判别；特征矩形；特征矢量；表情类型

目前多媒体技术可以让计算机采集用户的图像信息以及语音信息来形成计算机视觉和听觉，并对使用者的意图进行感知[1-3]。因此目前的图像处理技术研究方向向着实时视频信息中人体动作、人脸表情识别等方面发展。在心理学领域中阐述了脸部表情和倾斜之间的关系。国外研究者在计算机高速发展的背景下进行人脸表情分析工作，较常用的方法为Gabor小波和KDCV两种方法，当前国内相关研究也得到了一些较好的研究成果。文献[4]提出提出基于滑动窗口动态时间规整算法的视频表情识别方法。……