一种基于特征优选的多特征融合表情识别方法

作者：陈昊; 揭丽琳; 黎明; 陈震; 李响; 辜嘉; 秦文健; 张聪炫

来源：2021-11-16, 中国, CN202111357249.4.

本发明公开了一种基于特征优选的多特征融合表情识别方法,包括：对图像进行预处理,获得纯人脸区域；通过多类型提取算子,从纯人脸区域提取表情表征,构建表情表征集；通过特征优选准则,从表情表征集中选择分类能力高且互补的特征,构建特征字典；通过最大散度差字典优化策略,对特征字典优化,提高鉴别能力；通过优化后的特征字典进行组稀疏表示分类,获得图像的表情类别。通过解决由单一特征构建表情识别模型精度受限制的问题,提出多个特征融合来提高表情识别精度；并针对如何从完备的特征集中选择哪类特征融合的问题,提出特征优选准则,选择性能好且互补的特征融合进行表情识别,并提出最大散度差字典优化策略,提升方法的识别精度。

• 出版日期2021-11-16
• 单位南昌航空大学