基于Gabor滤波的多分类器集成人脸表情识别  

Facial Expression Classification Based on Gabor Filters

作　　者：周艳平[1] 夏利民[1] 宋星光[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075

出　　处：《长沙交通学院学报》2005年第2期70-74,共5页Journal of Changsha Communications University

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(99JJY20058)

摘　　要：脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果。为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果。实验结果表明了该方法的正确性。Facial expression recognition is a very complicated topic. The traditional way of recognition can not meet current demands. In this paper, we proposed Gabor filters to process the face image. We used statistic data of the filtered image as the information for the facial expression classification. Finally, we adopted the method of multi-classifier integration to get the output vector. Experiments results have shown good performance in reality.

关 键 词：人脸表情识别 GABOR滤波器 RBF神经网络 多分类器集成 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]