Gabor小波+PCA+LDA特征提取结合HMM的人脸表情识别

"本文介绍了HMM在人脸表情分类中的应用，结合Gabor小波+PCA+LDA的特征提取方法，实现了高效的人脸表情识别。在JAFFE表情数据库上进行了实验，得到了92.14%的整体识别率。" 在人脸表情识别领域， Hidden Markov Model（HMM）被广泛用于模型训练和表情分类。HMM是一种统计建模方法，适用于处理序列数据，如时间序列的人脸表情变化。在这个过程中，首先对待识别的人脸表情图像进行处理，生成观察向量O。接着，计算O与预先训练好的HMM模型的似然概率。通过Forward-Backward算法，可以计算出每个类别的似然概率。若某一类别i的似然概率最大，那么就将该表情识别为第i类。 Gabor小波是一种滤波器，能够有效地提取图像的纹理和结构信息，尤其适合于人脸表情的关键部位，如眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的特征提取。PCA（主成分分析）用于降维，它能保留数据的主要信息，减少计算复杂性。而LDA（线性判别分析）则进一步优化特征，以提高分类性能。 实验在JAFFE数据库上进行，该数据库包含了10个人的213幅图像，涵盖了7种基本表情。实验采取交叉验证的方式，将数据分为训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。结果显示，每种表情的识别率都较高，整体识别率达到92.14%。然而，实验也揭示了存在误识别的问题，这可能是由于数据库中某些人的表情变化不明显，甚至肉眼也无法准确判断，导致算法识别错误。 通过使用Gabor小波+PCA+LDA的特征提取方法，本文提出的方案提高了人脸识别的精度，相比其他方法，如Gabor小波+LBP、组合距离方法或AAM+SVM，表现出更好的整体泛化性能和识别率。尽管取得了一定的成功，但误识别问题表明，未来的研究还需要考虑如何处理表情变化模糊的情况，以进一步提升识别系统的准确性和鲁棒性。