[发明专利]一种人脸表情的识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种人脸表情的识别方法及系统。其中的人脸表情的识别方法是利用ASM算法提取出待识别人脸图像的形状模型及其特征点，之后利用Gabor小波变换算法提取特征点的幅值纹理特征，并由幅值纹理特征投影得到待识别特征脸，通过比较待识别特征脸与样本特征脸之间的相似度，识别出待识别人脸的表情。由于是结合了ASM算法提取特征点，使得Gabor小波变换算法在进行识别时，仅对比特征点的纹理特征即可，相对于现有仅采用Gabor小波变换算法的人脸识别技术而言，本发明具有数据处理量小、识别时间短、内存损耗低等优点。

主权项

一种人脸表情的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用ASM算法获取表情样本图像上的特征点的坐标，计算不同表情的平均形状，获得不同表情的样本平均形状模型并存储；利用Gabor小波变换算法对表情样本图像进行Gabor滤波，之后提取出所述特征点的幅值纹理特征，再对提取出的幅值纹理特征进行降维，得到样本特征子空间和样本特征脸并存储;读取一待识别人脸图像，利用存储的所述样本平均形状模型获取所述待识别人脸图像的表情形状模型；对所述待识别人脸图像进行Gabor滤波，之后提取出所述表情形状模型上的特征点对应的幅值纹理特征，再将所述表情形状模型上的特征点对应的幅值纹理特征投影到存储的所述样本特征子空间，得到多个待识别特征脸；分别计算所述多个待识别特征脸与存储的对应的所述样本特征脸之间的第一相似度系数。