Kappa加权的子空间融合表情识别方法

摘要

为提高面部表情识别效果,提出基于Kappa计算面部表情图像子区域对表情的贡献程度,并线性加权子空间预测结果.将标准化后的人脸表情图像上下平均分割成2个子区域,确定上半脸和下半脸及全脸3个表情子空间,采用Gabor小波特征,分别利用SMO、MLP和KNN三种分类器,统计并计算基于Kappa的子空间表情信息.在Cohn-Kanade和JAFFE两个表情图像库进行测试,实验结果表明:基于Kappa加权融合的表情识别方法识别率更高.