【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ー种基于判别分量分析的人脸表情识别方法。
技术介绍
人脸表情是人类传播情感信息、协调人际关系的重要方式，通过对人脸表情的识别与信息分析，我们可以获得人类最直观的心理和情緒感受，进而依据人类的情感体验和心理状态，为人机交互与多媒体信息处理等领域的研究提供技术支持。近年来，人脸表情识别技术已经受到了国内外研究者们的广泛关注。2010年，上海世博会展出的可以识别笑脸的概念照相机就是人脸表情识别技术的一次精彩亮相。人脸表情识别的直接目的是判定表情的类别属性，取得较好的表情识别率。但是 在日常生活中，我们会发现人脸的若干表情之间存在着一定的相似性，美国心理学家PaulEkman博士指出生气与厌恶、恐惧和惊奇、恐惧与悲伤就是人类容易混淆的表情。无论产生表情相似性的原因为何，其直接后果就是使人脸的表情类别被算法误判，进而造成了识别率下降的严重后果。研究者认为“不受思维控制的，可能由情绪引发，也可能是习惯使然，持续时间短暂或面部肌肉收缩不充分的微表情”是解决该问题的直接办法。但是微表情表现不充分，而且从浮现到消失的时间不过四分之一秒，现有的自动识别方法很难达到较高...
【技术保护点】
一种基于判别分量分析的人脸表情识别方法，其特征在于，步骤如下：步骤（1），样本的初始化步骤（1.1），采用交叉验证中的留一法，将人脸表情图像分为若干组，每次仅测试每组中的一个样本，余下所有样本全部参与训练，然后取实验的平均结果；步骤（1.2），以人眼位置为基准获取人脸范围，对人脸图像进行分割；步骤（1.3）采用直方图均衡降低光照因素对图像造成的影响；步骤（1.4），采用PCA算法对训练样本进行数据降维；步骤（2），采用改进的DCA算法对样本进行特征提取；步骤（3），采用欧氏距离最近邻法实现特征分类；通过留一法，取实验的平均结果为表情识别率，最终完成人脸表情识别；具体的，改进...
【技术特征摘要】
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