计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (4): 1134-1138.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1134
收稿日期:
2013-10-14
修回日期:
2013-12-27
出版日期:
2014-04-01
发布日期:
2014-04-29
通讯作者:
杨凡
作者简介:
基金资助:
兰州工业学院青年科技创新基金资助项目
Received:
2013-10-14
Revised:
2013-12-27
Online:
2014-04-01
Published:
2014-04-29
Contact:
YANG Fan
摘要:
针对目前人脸表情识别(FER)中Gabor特征维数高、计算量大并且存在特征冗余的问题,提出一种基于Gabor参数矩阵与改进Adaboost的人脸表情识别算法。首先,结合图像像素信息与Gabor小波核的参数定义Gabor参数矩阵;其次,在Adaboost中引入遗传算法(GA)的思想改进其搜索性能,并利用改进的Adaboost选择与Gabor参数矩阵元素对应的最优特征来构建强分类器,从而通过特征选择的方法降低Gabor特征的维数和冗余,减少计算量;最后,在构建多个强分类器的基础上,提出多表情分类算法实现面部表情的分类识别。基于Matlab的实验结果表明,该算法的平均表情识别率为89.67%,且最优特征的选取效率得到明显提高。
中图分类号:
杨凡 张磊. 基于Gabor参数矩阵与改进Adaboost的人脸表情识别[J]. 计算机应用, 2014, 34(4): 1134-1138.
YANG Fan ZHANG Lei. Facial expression recognition based on Gabor Parameters Matrix and improved Adaboost[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(4): 1134-1138.
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