[发明专利]一种基于稀疏表示的双字典和多特征融合决策人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示的双字典和多特征融合决策人脸表情识别方法，首先对无表情人脸图像样本和特定表情人脸图像样本提取特征，根据特征构建标称字典和特性字典；针对待识别的图像，通过提取相应的特征，采用标称字典对其进行稀疏编码，然后将编码系数结果结合标称字典得到重构后的无表情图像特征，将重构前后的特征相减得到仅包含表情特性信息的特征，采用特性字典对该特征进行稀疏编码得到编码系数向量；以特性字典为基础对不同类的特征训练出辅助决策融合字典，并基于稀疏表示对不同类特征计算得出的编码系数向量进行分类判决，得到各类特征的判决结果；采用投票的方式得到最终的识别结果；本方法可有效克服人脸、光照、遮挡等变化对表情识别的影响。

主权项

1.一种基于稀疏表示的双字典和多特征融合决策人脸表情识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)分别针对无表情的人脸图像样本和特定表情的人脸图像样本提取特征，并根据特征构建标称字典和特性字典；其中，标称字典由无表情人脸图像样本的特征构成，特性字典由无表情人脸图像与特定表情人脸图像的特征差分信息构成；(2)对待识别的人脸表情图像进行特征提取，并采用标称字典对提取后的特征进行稀疏编码，将编码系数结果结合标称字典得到重构的无表情图像特征，将重构前后的特征相减得到仅包含表情特性的特征；利用特性字典对仅包含表情特性的特征进行稀疏编码，得到编码系数向量；(3)以特性字典为基础，对不同类的特征训练出辅助决策融合字典；(4)基于稀疏表达和辅助决策融合字典对不同的编码系数向量进行分类判决，得到不同类特征的判决结果；并采用投票的方式，将得票数最多的人脸表情类别作为最终识别结果。