基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别  

Facial Expression Recognition Based on Mutual Boost and SVM

作　　者：聂尧[1] 李一民[2] 吴欢[1] 刘仁金[1] 

机构地区：[1]皖西学院计算机科学与技术系,安徽六安237012 [2]昆明理工大学通信工程系,云南昆明650051

出　　处：《安徽理工大学学报（自然科学版）》2010年第3期63-66,共4页Journal of Anhui University of Science and Technology:Natural Science

基　　金：教育部"春晖计划"资助项目(14051095)

摘　　要：主要研究自动人脸表情识别(FER),首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法(MutualBoost)进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。Automatic facial expression recognition was studied.Facial image feature was picked up by using Gabor algorithm.For the high-dimensional Gabor feature vectors are quite redundant,Mutual Boost was introduced as a method of feature selection and redundancy exclusion.Then the SVM was used for classification.Experiments with JAFFE showed that the method is valid.

关 键 词：人脸表情识别(FER) GABOR滤波器 MutualBoost 支持向量机(SVM) 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]