一种基于公理化模糊集理论的人脸表情识别的方法

摘要

本发明公开了一种基于公理化模糊集的不同语义的表情识别方法，具体包括以下步骤：步骤1，根据类内的相似性和类之间的差异，为每个表情构造语义概念集；步骤2，提取人脸特征信息并转化为语义概念；步骤3，将语义概念制作成对应的规则集，用来区分表情的类别；步骤4，提出优化准则，用于为每个表情选择最适合的语义概念。本申请能客观地将人脸特征转化为语义概念，模糊集及其逻辑运算是根据原始数据的分布和模糊集的语义在算法上确定的。通过考虑模糊性和随机性，促进了如何将数据库中的信息转换为隶属函数及其模糊逻辑运算的研究。本申请不需要定义隶属函数和初始值，因为所有数据都是从原始数据库中获得的。