【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘检测与SIFT的人脸表情识别特征提取方法
本专利技术属于面部特征识别
,特别是一种基于边缘检测与SIFT的人脸表情识别特征提取方法。
技术介绍
表情可以传播人类的想法与情感的方式,它包含大量有价值的信息;人脸表情识别是根据人脸自动进行表情鉴定的技术,依据人脸有个体差异性而对于自己本身比较稳定的特点,可以识别出人脸表情;它的实现主要通过图像以及信息点的比对,寻找两个特征点之间的映射关系过程。然而,由于人脸表情之间只存在微小的差别,特征点定位不准确等缺点,单纯的从传统的面部识别方法适用于人脸表情识别,效果不理想,效率较低,随之而来,人脸表情识别可应用于公共安全、访问控制等领域;因此,实现一种人脸表情识别方法是一个重要的研究方向。图像分割的目的是将整张图片分割成部分图像块,实现初步目标提取。它的一种重要途径是通过边缘检测,检测灰度级或者结构存在突变的地方,表示区域的结束,这样可以更好的将人脸进行分块,成为定位眉毛、眼睛、鼻子、嘴角、眼角等细节信息的关键步骤之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于边缘检测与SIFT的人脸表情识别特征提取方法。本 ...
【技术保护点】
一种基于边缘检测与SIFT的人脸表情识别特征提取方法,其特征在于,包括:获得包含人脸的图像;将图像划分为背景类和对象类,进行边缘检测后得到关于人脸信息的子图像,即对象类子图像;提取对象类子图像中的特征点,生成对象类子图像中关于表情信息的SIFT描述子。
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘检测与SIFT的人脸表情识别特征提取方法,其特征在于,包括:获得包含人脸的图像;将图像划分为背景类和对象类,进行边缘检测后得到关于人脸信息的子图像,即对象类子图像;提取对象类子图像中的特征点,生成对象类子图像中关于表情信息的SIFT描述子。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边缘检测,包括:统计图像中背景类和对象类的像素个数;计算对象类像素灰度中值和背景类像素灰度中值;对图像的像素集合模糊化;计算背景类与对象类中像素灰度值偏离对应类像素灰度中值的程度;对象类与背景类的距离最小时确定出图像中对象类子图像的边缘,得到对象类子图像,该子图像是关于人脸信息的子图像。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述统计图像中背景类和对象类的像素个数,具体是:根据图像得出反映灰度分布及灰度值频数信息的灰度直方图;利用给定阈值将图像的所有像素分为两类,大于给定阈值的一类称为对象类,小于给定阈值的一类称为背景类。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算对象类像素灰度中值和背景类像素灰度中值,具体是:分别从对象类中像素的灰度最小值与背景类中像素的灰度最小值开始统计,统计的像素个数达到对应类中像素总数的一半时的像素的灰度值为对应类像素灰度中值。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对象类与背景类的距离通过如下对象类与背景类的距离函数计算:式中,J为对象类与背景类的距离函数;对象类中所有像素的灰度值偏离对象类像素灰度中值的程度之和开平方表示对象类中所有像素的灰度值到对象类像素灰度中值的距离;背景类中所有像素的灰度值偏离背景类像素灰度中值的程度之和开平力表示背景类中所有像素的灰度值到背景类像素灰度中值的距离。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,...
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