基于Gabor小波变换和两次DCT的人脸表情识别

王毅; 叶德谦

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基于Gabor小波变换和两次DCT的人脸表情识别

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提出了一种基于Gabor小波变换和两次离散余弦变换(DCT)相结合的人脸表情特征提取方法,在保留有效的纹理信息基础上降低了表情特征的维数.首先对人脸表情图像进行第一次DCT压缩图像,然后对处理过的图像执行Gabor变换,提取表情特征,进而对得到的不同尺度和方向的特征图像进行第二次DCT,得到包含大量表情信息的低维特征向量,最后用BP神经网络对特征向量分类.实验结果显示该方法识别率较高.

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来源
《微电子学与计算机》 |2009年第5期|262-264|共3页
作者
王毅; 叶德谦;
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作者单位

燕山大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
表情识别; Gabor变换; 离散余弦变换; 神经网络;

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