Eigenface的变维分类方法及其在表情识别中的应用

摘要

将Eigenface多子空间分类方法用于面部表情识别;针对传统多子空间分类方法中的问题和缺点,提出了两种变维分类方法--静态变维分类和动态变维分类.根据脸部不同区域所含表情成分的不同,将人脸图像划分成表情子区域,构成表情子图像;并分别对各类表情子图像集求解其表情特征子空间.在识别时,用变维分类方法把表情子图像分别投影到各个表情特征子空间上,根据该图像与其在表情特征子空间的投影之间的相似性来进行分类.