[发明专利]一种基于特征块权重化的面部表情识别方法有效
| 申请号： | 201710234709.1 | 申请日： | 2017-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN107169413B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 许烁;张二东;江渊广;张鹏;王阳;周可璞 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征块权重化的面部表情识别方法。本方法的操作步骤如下：1）提取表情图片的Gabor纹理特征和几何特征；2）对提取的Gabor纹理特征采用PCA算法降低特征维度，对提取的几何特征分块对齐，将几何特征分为嘴部、左眼、右眼三个特征块，并分别采用Procrustes Analysis方法将各个几何特征进行对齐；3）将PCA降维后的Gabor纹理特征与Procrustes Analysis后的三个几何特征块进行融合，组成融合特征；4）将融合特征输入到特征块权重化的Bp神经网络，对神经网络进行训练，寻求合适的各层权重系数。本发明提高了表情几何特征的共性，解决了面部不同特征形式、不同区域特征对表情识别贡献率不同的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 权重 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特征块权重化的面部表情识别方法，其特征在于操作步骤如下：1)提取表情图片的Gabor纹理特征和几何特征；2)对提取的Gabor纹理特征采用PCA算法降低特征维度，对提取的几何特征分块对齐，将几何特征分为嘴部、左眼、右眼三个特征块，并分别采用Procrustes Analysis方法将各个几何特征进行对齐；3)将PCA降维后的Gabor纹理特征与Procrustes Analysis后的三个几何特征块进行融合，组成融合特征；4)将融合特征输入到特征块权重化的Bp神经网络，对神经网络进行训练，寻求合适的各层权重系数。
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