一種基於雲模型的人臉表情識別方法
2023-10-17 01:13:04 3
專利名稱：一種基於雲模型的人臉表情識別方法
技術領域：
本發明涉及人臉表情識別技術領域，尤其涉及一種基於雲模型的人臉表情識別方法。
背景技術：
雲模型具有宏觀精確、微觀模糊、宏觀可控、微觀不可控的特點，其本質單位是雲滴組成的概念雲，思想是兼顧了隨機性和模糊性。它把自然語言中的隨機性和模糊性有機地綜合在一起，構成定性和定量相互間的映射，不但突破了概率統計中「硬計算」的局限性， 而且解決了作為模糊集理論基石的隸屬函數的固有缺陷，破除了粗集邊界集的局限性，提供了一套解決數據挖掘中不確定性問題的新方法和新技術。雲模型作為一種一般性的數學理論，巧妙地實現了定性定量之間的自由數學轉換，其方法和技術發展至今，已經被廣泛成功地應用於知識發現、空間數據挖掘、智能控制和大系統效能評估中，解決或解釋自然、社會的問題或現象，並取得了顯著的成效。雲發生器(Cloud Generator，簡稱CG)指雲模型的生成算法。雲發生器建立起定性和定量之間相互聯繫、相互依存、性中有量、量中有性的映射關係，主要包括正向雲發生器、逆向雲發生器、X條件雲發生器和Y條件雲發生器。逆向雲發生器(Backward Cloud Generator)是實現數值和其語言值之間的不確定性轉換模型，是從定量到定性的映射。它將一定數量的精確數據有效轉換為以恰當的定性語言值{Ex，En, He}表示的概念，並據此代表這些精確數據所反映的雲滴整體。雲滴對應精確數據的數量越多，反映的概念越確切。逆向雲發生器是一個逆向的、間接的雲生成過程，它把給定的符合某一分布規律的一組雲滴Drop (xi; CT (Xi))作為樣本，Drop (xi CT (Xi)) 表示第i個雲滴Xi在數域空間的定量位置及第i個雲滴Xi代表該概念的確定度CT(Xi)， 並產生描述雲模型所對應的定性概念的三個數字特徵伍1工11，徹)，如
圖1所示。通過正向雲發生器和逆向雲發生器，雲模型就建立起了定性和定量之間相互聯繫、相互依存、性中有量、量中有性的映射關係。逆向雲發生器的輸入為Drop (X1，CT (X1))、Drop (x2，CT (X2)).......Drop (xN，
CT(Xn))，輸出為(Ex，En, He, N)，下面是基於擬合的逆向雲發生器的具體算法(1)輸入 Drop (X1, CT (X1))、Drop (x2，CT (X2)).......Drop (xN，CT (xN))；(2)將雲期望方程
權利要求
1.一種基於雲模型的人臉表情識別方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟一，對圖像庫中已有的人臉表情圖像進行樣本集訓練，該樣本集訓練分為兩類不同人的同一種表情和同一人的不同表情，即表情類和人臉類，並採用逆向雲生成器提取樣本集中每組人臉表情圖像的雲數字特徵值步驟二，將待識別的人臉表情圖像讀取成數據矩陣；步驟三，將待識別人臉表情圖像添入到步驟一中所得的人臉表情樣本集中任一組人臉表情圖像A中，得到一組新的人臉表情圖像A1，採用逆向雲生成器得到該組新人臉表情圖像 A1的雲數字特徵值；步驟四，比較一組人臉表情圖像A和步驟三所得一組新人臉表情圖像A1的雲數字特徵值，並依據兩組雲數字特徵值的前後差異判定待識別人臉表情圖像所屬類別，若期望值Λ 和超熵值的前後差異不大於0. 34+0. 0010，且熵值Jb的前後差異不大於0. 34+0. 0020， 則待識別人臉表情圖像與一組人臉表情圖像A匹配；否則，將待識別人臉表情圖像添入到步驟一中所得的人臉表情樣品集中另一組人臉表情圖像A』中，重複步驟三 四，直至找到與待識別人臉表情圖像匹配的一組人臉表情圖像。
2.根據權利要求1所述的基於雲模型的人臉表情識別方法，其特徵在於所述的步驟一中的圖像庫為JAFFE庫。
3.根據權利要求1或2所述的基於雲模型的人臉表情識別方法，其特徵在於所述的逆向雲發生器採用基於擬合的逆向雲發生器算法。
4.根據權利要求1或2所述的基於雲模型的人臉表情識別方法，其特徵在於所述的步驟一中提取樣本集中每組人臉表情圖像的雲數字特徵值丨、取BiM進一步包括以下子步驟1. 1將表情類和人臉類中每組人臉表情圖像分別讀取成數據矩陣；1.2採用逆向雲發生器對步驟1. 1中所得的每組數據矩陣分別進行圖像特徵提取，並獲得每組數據矩陣所對應的人臉表情圖像的雲數字特徵值。
5.根據權利要求1或2所述的基於雲模型的人臉表情識別方法，其特徵在於所述步驟二中將待識別人臉表情圖像讀取成數據矩陣前對其進行除噪音處理。
全文摘要
本發明公開了一種基於雲模型的人臉表情識別方法，包括步驟一，對圖像庫中已有的人臉表情圖像進行樣本集訓練，並採用逆向雲生成器得到每組人臉表情圖像的雲數字特徵值；二，將待識別人臉表情圖像讀取成數據矩陣；三，將待識別人臉表情圖像添入到人臉表情樣品集中任一組人臉表情圖像A中，得到一組新人臉表情圖像A1，採用逆向雲生成器得到該組新人臉表情圖像A1的雲數字特徵值；四，比較一組人臉表情圖像A和一組新人臉表情圖像A1的雲數字特徵值，並依據兩組雲數字特徵值的前後差異判定待識別人臉表情圖像所屬類別。本發明方法運用雲模型提取人臉表情圖像的雲數字特徵，並對所提取的雲數字特徵進行對比與分析，從而實現人臉表情識別。
文檔編號G06K9/62GK102254189SQ201110234790
公開日2011年11月23日 申請日期2011年8月16日 優先權日2011年8月16日
發明者池荷花, 池蓮花, 王樹良 申請人:武漢大學