[发明专利]一种儿童人脸表情识别方法

权利要求书

1.一种儿童人脸表情识别方法，其具体包括以下步骤：

步骤1、获取多副儿童表情图像，对每一副儿童表情图像标识类别，并进行二维离散小波变换获取每一儿童表情图像的协方差矩阵，从而建立儿童表情数据库；

步骤1.1、输入N幅儿童表情图像I_i(i＝1,…,N)及其对应的标识向量y(I)；

步骤1.2、然后运用二维离散小波变换(2D-DWT)方法对每幅儿童表情图像I_i进行处理获取儿童表情图像的协方差矩阵，其具体如下：

步骤1.2.1、采用二维离散小波变换把每幅表情图像I_i分解为低通和高通的四幅子图像I_il(l＝1,2,3,4)，并将每幅子图像I_il按人脸区域划为不同的区域图像I^(r)(r＝1,2,3,4,5)；

步骤1.2.2、对每副子图像的每个面部表情图像区域进行特征提取；

儿童表情图像I的一个区域图像I^(r)(r＝1,2,3,4,5)经过Gabor特征和LBP特征提取后，该区域图像的每个像素位置分别对应一组Gabor特征和一个LBP特征；

定义G_UV(x,y)(u＝0,…,5；v＝1,…,5)和LBP_s,R(x,y)分别代表在像素位置(x,y)处所提取的Gabor特征(共30个)和LBP特征。现把G_UV(x,y)和LBP_s,R(x,y)连同图像在(x,y)处的灰度值、一阶和二阶导数排列成一个维数为36的特征矢量x，即

x＝[I(x,y),|G_x|,|G_y|,|G_xx|,|G_yy|,LBP_S,R(x,y),G_0,1(x,y),…,G_5,5(x,y)]^T,

其中，

设区域图像I^(r)(r＝1,2,3,4,5)的像素个数为N^(r)，则经特征提取后，I^(r)对应一个元素个数为N^(r)的特征向量集其中代表集合的第k个元素。那么，特征向量集X^(r)对应的协方差矩阵RCM为：

其中，是集合的均值；

步骤2、获取待识别的儿童表情图像I_t，并利用步骤1得到的儿童表情数据进行表情识别；

首先采用离散二维小波变换对该儿童表情图像进行分解获得四副子图像，然后将每一子图像按人脸区域划为不同的区域图像；接着对每一区域图像进行特征提取，获取相应的协方差矩阵；

然后，根据协方差矩阵将待识别的儿童表情图像I_t与儿童表情识别数据库中的图像I_i进行相似度比较，获取与儿童表情图像I_t最相似的表情图像

其中，D(I_t,I_i)为两幅表情图像之间的相似性距离；其表达式为：

d(C_t,C_i)为两个协防差矩阵之间的距离，其表达式如下：

获取最相似的儿童表情图像后，其对应的表情类别y(i^*)即为待识别的儿童表情图像I_t的表情类别。