基于判别分量分析的人脸表情识别算法

摘要

本发明涉及一种基于判别分量分析的人脸表情识别方法，具体涉及一种基于改进DCA的人脸表情识别方法，该方法首先按照最大类内距离和最小类间距离的准则获得样本子集；然后计算样本子集的投影矩阵；最后将样本与投影矩阵相乘，通过最近邻法判断样本的类别，完成人脸表情识别任务。本发明不但将DCA算法迁移到人脸表情识别领域，而且根据实际情况，提出了基于DCA的改进算法。实验结果证明了算法的有效性，在JAFFE图像库上最终达到了95.71%的平均识别率。