[发明专利]一种聚类线性鉴别分析特征选择的笑脸表情识别方法无效
| 申请号： | 201110122941.9 | 申请日： | 2011-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN102194108A | 公开（公告）日： | 2011-09-21 |
| 发明（设计）人： | 郭礼华;金连文 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种聚类线性鉴别分析特征选择的笑脸表情识别方法，具体步骤为：先进行人脸和嘴唇区域定位，然后提取并级联人脸Gabor特征和嘴唇的层次化梯度直方图特征，得到笑脸特征矢量，接着利用聚类线性鉴别分析方法实现笑脸特征矢量的特征降维，最终利用多类支持矢量机分类器进行笑脸的训练和识别。由于Gabor特征不仅包含全局的纹理信息，而且还包含局部的梯度信息，所以特征的区分度好。本发明所提供的聚类线性鉴别分析能克服传统线性鉴别分析方法的多模态问题，有效实现特征维数的降维。总体而言，本发明提供的笑脸识别方法的系统识别速度快，系统识别性能高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 线性 鉴别 分析 特征 选择 笑脸 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种聚类线性鉴别分析特征选择的笑脸表情识别方法，其特征在于：具体步骤如下： a)人脸训练图像采集和预处理；b)人脸区域定位；c)嘴唇定位；d)人脸Gabor特征和嘴唇的层次化梯度直方图特征提取：将人脸Gabor特征和嘴唇的层次化梯度直方图特征级联得到笑脸特征矢量；e）聚类线性鉴别分析方法的特征降维：对笑脸特征矢量进行K‑MEAN聚类，得到聚类中心矢量，再利用线性鉴别分析方法完成特征降维；f)分类器的训练与识别。
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