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文章采用DCT变换对整幅人脸图像进行降维并获取有效特征,从而减少了观察值序列的维数,提高了训练和识别系统的速度。其后,根据提取的特征设计了基于隐马尔可夫模型的人脸表情分析方法,选取表情脸与中性脸图像的2D-DCT系数差值,经ZIG-ZAG扫描、K均值聚类生成观察值序列。最终对高兴、生气、吃惊、厌恶、恐惧、悲哀6种表情进行了分类识别。