学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于多阶次分数阶傅里叶域特征融合的人脸表情识别

作　者: 贾侃
导　师: 齐林
学　校: 郑州大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 人脸表情识别 分数阶傅里叶变换 特征融合 鉴别多分量典型相关分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 20次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


人脸表情识别技术在人机交互、人工智能、数字家庭等方面拥有广阔的市场价值和应用前景,因此利用计算机自动识别人脸表情技术在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域逐渐成为新的研究趋势。本文研究了基于多阶次分数阶傅里叶域特征融合的人脸表情识别。针对传统特征融合算法的不足之处,提出了一种新的特征融合算法—鉴别多分量典型相关分析(DMCCA),并用它去融合人脸表情图像的不同阶次分数阶傅里叶变换域特征,在大大提高识别精度的同时,显著降低了融合后数据的维数,保证了实时性。主要研究内容可以概括为：1.介绍了分数阶傅里叶变换及其离散算法和二维形式,并且研究了基于单个阶次的分数阶傅里叶变换特征的人脸表情识别。论证了单个阶次的分数阶傅里叶域特征往往不能充分表征表情信息,需要将不同阶次的特征进行融合。2.提出了一种新的特征融合算法DMCCA.典型相关分析(CCA)作为一种广泛使用的融合算法,可以提取两组分量之间的联系信息进行融合。但是,CCA忽视了类别之间的有利于分类的鉴别性信息;而且,CCA只能融合两组分量,无法融合多组分量。针对CCA的这两点弊端,本文提出了一种新的特征融合算法DMCCA,它可以抽取分量之间的鉴别性信息,更有利于分类识别,同时也可以融合多组分量,具有普适性。提出了通过K-L变换的方法解决DMCCA的高维小样本问题,为DMCCA的广泛应用扫清了障碍。3.提出了基于多阶次分数阶傅里叶变换域特征融合的人脸表情识别方法。分别使用串行融合、MCCA和DMCCA融合多个阶次的表情图像的分数阶傅里叶变换特征来做人脸表情识别。仿真结果表明,不论是哪种融合方法,在融合一定数目的不同阶次的分数阶傅里叶域特征后,相对于单个阶次,识别率都有了不同程度的提高。这说明通过融合多阶次的分数阶傅里叶域特征,增加了分类判决所依赖的有效信息量,从而提高了识别精度。而在这三种融合算法中,DMCCA的融合效果是最好的,不仅识别精度最高,而且融合后的特征维数是最低的,这也佐证了DMCCA融合算法的有效性。DMCCA提取了多个阶次分数阶域特征之间的鉴别性信息进行融合,提高了识别精度,并同时大大降低了融合后的数据维数,保证了实时性。研究了基于不同尺度不同方向Gabor特征融合的人脸表情识别,并与分数阶域特征融合进行了比较。论证了DMCCA算法的有效性和分数阶域特征融合的优越性。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
1. 绪论  10-15
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 可行性分析  12-13
  1.4 研究内容  13
  1.5 本文组织结构  13-15
2. 基于分数阶傅里叶变换的人脸表情识别  15-27
  2.1 分数阶傅里叶变换概述  15-19
    2.1.1 分数阶傅里叶变换的定义  15-16
    2.1.2 分数阶傅立叶变换的性质  16-18
    2.1.3 分数阶傅里叶变换的离散算法和二维形式  18-19
  2.2 基于分数阶傅里叶变换的表情识别  19-26
    2.2.1 人脸表情数据库的选择  19-20
    2.2.2 表情图像的预处理  20-22
    2.2.3 特征降维方法—主成分分析  22-23
    2.2.4 分类器选择  23-24
    2.2.5 基于单个阶次分数阶傅里叶域特征的人脸表情识别  24-26
  2.3 本章小结  26-27
3. 特征融合理论及算法研究  27-37
  3.1 信息融合的基本理论  27-28
  3.2 经典特征融合算法介绍  28-30
    3.2.1 串行融合  28
    3.2.2 典型相关分析(CCA)  28-30
  3.3 DMCCA  30-33
  3.4 高维小样本时的解决办法  33-35
  3.5 本章小结  35-37
4. 基于分数阶傅里叶域多阶次特征融合的人脸表情识别  37-52
  4.1 串行融合和MCCA融合  38-41
  4.2 DMCCA融合  41-44
  4.3 串行融合、MCCA和DMCCA的融合后特征维数比较  44-46
  4.4 与基于Gabor特征融合的人脸表情识别的比较  46-51
    4.4.1 Gabor变换介绍  46-48
    4.4.2 基于Gabor特征融合的人脸表情识别  48-51
  4.5 本章小结  51-52
5. 总结与展望  52-54
  5.1 总结  52-53
  5.2 展望  53-54
参考文献  54-57
个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果  57-58
致谢  58

相似论文

  1. 唇读中的特征提取、选择与融合,TP391.41
  2. 水下目标特征的压缩与融合技术研究,TN911.7
  3. 基于鱼眼图像的车辆检测算法的研究与实现,TP391.41
  4. 分数阶傅里叶变换在ISAR机动目标成像中的应用,TN957.52
  5. 基于信息融合的模拟电路故障诊断研究,TN710
  6. 基于Gabor小波与神经网络的人脸表情识别研究,TP391.41
  7. 基于分数阶傅里叶变换的信道估计算法研究,TN911.23
  8. 基于EHMM的表情识别研究,TP391.41
  9. 直扩系统中线性调频干扰抑制技术研究,TN914.42
  10. 人脸表情识别方法的分析与研究,TP391.41
  11. 基于独立成分分析的人脸表情识别算法研究,TP391.41
  12. 三星无源时差定位方法研究,TN911.7
  13. 基于视觉的家庭服务机器人的情感认知研究,TP242
  14. 人脸表情识别及其在视频分类与推荐中的应用,TP391.41
  15. 基于仿生特征的人脸表情识别,TP391.4
  16. 分布式SAR动目标参数估计技术研究,TN958
  17. 线性调频雷达信号特征提取方法研究,TN957.51
  18. 非平稳语音特征参数估计,TN912.3
  19. 基于信道均衡和估计的TDCS衰落信道适应技术,TN914
  20. Gabor小波变换与表情组合模板相结合的表情识别研究与实现,TP391.41
  21. 人脸表情识别中的跟踪与识别方法研究,TP391.41

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com