矩在面部表情识别中的应用.pdf

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1、!34"!4#东南大学学报（自然科学版）VoI.34No.42004$7%JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY（NaturaIScienceEdition）JuIy2004矩在面部表情识别中的应用姜璐章品正舒华忠（东南大学生物科学与医学工程系，南京210096）摘要：将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题，分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩，以模式识别中常用的类间距作为依据，提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征

2、，并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较.实验证明：用Zernike矩作为面部表情特征，其识别率在特征数取5个时能达到95%，B样条矩在特征数取2个以上时识别率能达到100%.关键词：表情识别；小波矩；Zernike矩；B样条矩中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1001-0505（2004）04-0557-04MomentapplicationtohumanfacialexpressionrecognitionJiangLuZhangPinzhengShuH

3、uazhong(departmentofBiologicalScienceandMedicalEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China)Abstract:Waveletmomentinvariantsareappliedtothefacialexpressionrecognition.Zernikemomentinvariants,Haarmomentinvariants,ShannonmomentinvariantsandB-spl

4、inemomentinvariantsWerecalculatedrespectivelyinhumanfacialexpressionimages.Accordingtothecriteriaofclassdistance,thebestandthebetterfeatureofseveralmomentinvariantsWereextractedfromfacialexpressionimages.AndtherecognitionratioofZernikemomentinvariant

5、sWerecomparedWiththatofB-splinemomentinvariants.ExperimenthasprovedthattherecognitionratioofZernikemomentinvariantscanbeobtained95%When5featuresareused,andtherecognitionratioofB-splinemomentinvariantscanbeobtained100%Whenmorethan2featuresareused.Keyw

6、ords:facialexpressionrecognition;Waveletmoment;Zernikemoment;B-splinemoment［5］人类对于面部表情的分析可以追溯到20世Haddadnia等用Zernike矩来提取人脸图像特［1］纪.Ekman和Friesen根据面部肌肉的分布和运征，用于人脸识别取得较好的效果.然而以上的矩动规律提出了6种基本的面部表情：愉快、恐惧、愤特征都是在整个图像空间中计算的，得到的是图像［6］怒、惊奇、悲伤和厌恶.研究面部表情识别的方法很的全局特

7、征，容易受到噪声的干扰.Shen等提出［2］［3］多，Zhu等人在Hu矩的基础上提出了改进的了小波矩的概念，不仅得到了图像的全局特征，也矩不变量，并将其应用于面部表情识别领域，Hu最可以得到图像的局部特征，因此可以克服以上缺早提出了矩的概念，然而，由于Hu矩存在冗余量点.大以及非正交的缺点，此后又出现了正交矩的概基于人脸图像表情的变化，一般都是在嘴角、念.比较常用的正交矩有Legendre矩和Zernike眼角以及额头等处的细微变化，于是本文用小波矩矩.在正交矩之后，仍有很多矩出现，文献［4］对

8、各作为人脸表情灰度图像的特征，任意抽取了CMU种矩的噪声敏感性、信息冗余度和描述图像能力等表情库中任何一个人愉快和悲伤的灰度图像做实几个方面进行了综合的比较.比较结果表明，验，其训练样本数为19，测试样本数为40.Zernike矩在各方面都具有比其他矩良好的性质.!"矩及其性质收稿日期：2003-12-01.!#!"Zernike矩作者简介：姜潞（1978—），女，硕士生；舒华忠（联系人），男，博在一单位圆内的正交多项式构成完备正交士，教授，shu.Iist@seu.edu.cn.基，记为｛Vn