基于小波函数的二维整体经验模态分解研究

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现今，黄锷和他的团队所提出的希尔伯特黄变换（HHT）成为了各大领域的研究热点，HHT方法在1998年提出以来，经过国内外学者们的深入研究，取得了一系列的研究成效。经验模态分解EMD方法是希尔伯特黄变换中最重要的且具有创新性的数据处理算法。自适应性是EMD算法最主要的特性之一，它主要是将非线性、非平稳数据序列或信号的进行平稳化。由于EMD方法的提出以及广大学者的广泛关注，该算法已经快速有效的应用在各种的工程领域，并取得一定的研究成果。
　　自适应性是EMD算法最主要的特性之一，它主要是将非线性、非平稳数据序列或信号的进行平稳化。EMD可把复杂的数据分解成有限的本征模函数（IMF）和一个趋势项，从而使得瞬时频率这一概念具有了实际的物理意义。但是EMD算法存在着模态混叠的问题。为了克服了这一缺点，提出了一种改进算法—整体经验模态分解（EEMD）方法，它是针对EMD方法的缺点而提出的一种噪声辅助数据分析方法。为了将该算法应用在图像处理方面，本文提出了一种基于小波函数的二维整体经验模态分解的方法，主要采用小波函数为二维 EEMD算法中的基函数，利用最小二乘法原理实现自适应数据拟合。本文以人脸表情图像为研究对象，证明所提出的算法是可行的并且有效的。
　　本文针以人脸面部表情作为研究对象进行研究分析，所研究的人脸表情来源于日本JAFFE人连表情数据库，其中的213个表情来自10个不同的女性。本文利用图像的尺度归一化和直方图均衡化对表情图像进行预处理，对于处理的结果，首先进行Radon变换，再利用一维经验模态分解对人脸图像作进一步处理；其次，将预处理的结果再进行二维经验模态分解；最后，分别对一维和二维经验模态分解的结果采用支持向量机的方法，将表情特征属性数据进行训练分类，对比其分类结果并进行分析，找到更加有效的人脸面部表情都识别的方法。其分析结果对未来的图像处理方面，特别是人脸表情识别将会有重要的参考价值。

著录项

作者
张瑜;
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作者单位

长春工业大学;

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授予单位长春工业大学;
学科统计学
授予学位硕士
导师姓名秦喜文;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
表情识别; 图像处理; 小波函数; 经验模态分解; 支持向量机;

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