基于gabor小波的人脸表情识别算法研究及实现

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1、武汉理工大学硕士学位论文（申请工学硕士学位论文）基于Gabor小波的人脸表情识别算法研究及实现培养单位：信息工程学院学科专业：通信与信息系统研究生：王春寒指导教师：王虹教授2014年04月万方数据武汉理工大学硕士学位论文分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目基于Gabor小波的人脸表情识别算法研究及实现英文ResearchandImplementationofFacialExpression题目RecognitionAlgorithmBasedonGaborWavelet研究生姓名王春寒姓名王虹职称教授学位博士指导

2、教师单位名称信息工程学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称通信与信息系统论文提交日期2014年04月论文答辩日期2014.05学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年04月万方数据武汉理工大学硕士学位论文独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在

3、论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提交的学位论文（含电子学位论文）为答辩后经修改的最终定稿学位论文，并授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此

4、规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要一直以来人机交互是计算机科学技术发展的重点。能让机器很好的理解人的心理活动，将极大地改变人机交互方式。理解人的心理活动需要识别人脸表情，因为表情中包含丰富的情感信息，因此人脸表情识别越来越受到关注，成为情感计算的研究热点。本文主要研究了表情识别过程的一些关键技术，包括人脸检测与定位、表情特征提取、表情分类识别。论文的研究工作与成果如下：（1）对人脸表情图像预处理的研究。首先研究并实现了基于Adaboost算法的人脸检测方法，检测出人脸后，运用积分投

5、影法定位出人眼，接着以人眼坐标为基准从图像中裁剪出只包含表情的人脸区域，然后进行尺寸归一化处理、倾斜校正和光照均衡处理，最后得到统一的标准表情图像，为后续工作做准备。（2）Gabor小波提取表情特征的研究。本文在Gabor小波理论的基础上实现了表情图像的Gabor特征提取，Gabor小波变换实际上就是Gabor滤波器的核函数通过尺度变换和旋转生成的一组滤波器，通过实验比较Gabor小波的不同尺度和方向对识别率的影响，选出参数构造出多方向多尺度的Gabor滤波器组提取表情图像的纹理信息。（3）表情特征降维处理的研究。由于Ga

6、bor小波提取的特征维数较高，不利于分类且存在信息冗余，因此需要对Gabor特征降维获取最有利于分类的特征。本文研究了主成分分析（PCA）和局部线性嵌入式（LLE）两种算法，通过实验证明LLE对非线性数据的降维效果更好，因此利用LLE算法对Gabor特征进行降维，为了使各类表情特征的区分性更好，本文提出一种Gabor小波结合LLE与FLD（fisher判别分析）算法的表情特征提取方法，最后通过比较本文算法与Gabor结合PCA与FLD算法的识别率，验证本文算法的可行性及有效性。（4）表情特征分类识别的研究。首先运用支持向量

7、机（SVM）对表情进行分类识别，得到较好的识别结果，为了进一步提高识别率，本文将SVM与距离分类器融合对表情进行识别，融合方法采用模糊积分方法。通过比较融合前后的识别率，验证融合方法能够使识别率有所提高。本文的所有算法验证都是采用JAFFE表情库进行的，实验分为与人有关的表情识别和与人无关的表情识别。关键字：Gabor小波,局部线性嵌入式,支持向量机,模糊积分,表情识别I万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractForalongtimethehuman-computerinteractionisthefocusoff

8、uturescientificandtechnologicaldevelopment.Makethemachineagoodunderstandingofhumanmentalactivity,willdramaticallychangethewayhuman-computerinteraction.U