王甫龙，薄 华

（上海海事大学 信息工程学院，上海 201306）

基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究

王甫龙，薄 华

（上海海事大学 信息工程学院，上海 201306）

为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。

表情识别；Gabor小波变换；快速PCA（fastPCA）；Fisher线性判别（FLD）

在日常生活人与人的交往中，除了语言交流以外，脸部的表情是非常重要的交流方式，心理学研究表明：在人与人之间的交流中面部表情提供的信息要多于语言提供的信息，它作为信息的载体包含有很多的因素，能够表达丰富的非语言信息在过去的几十年。随着计算机应用的日益广泛以及社会的日益信息化，如何实现智能化的人机交互成为一个重要的研究课题，人脸表情识别技术作为一种典型的高端生物特征识别技术，以其自然性、客观性、高可接受性等优点受到了人们的广泛关注，并且成为一个研究的热点。

所谓人脸表情识别FER（Facial Expression Recognition）就是对人脸的表情信息进行特征提取分析，按照人的认识和思维方式加以归类和理解，利用人类所具有的情感信息方面的先验知识使计算机进行联想、思考及推理，进而从人脸信息中去分析理解人的情绪。……