本文關(guān)鍵詞：北京大學(xué)視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

非負矩陣

第２３卷第３期五邑大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）Ｖ０１．２３Ｎｏ．３蘭ＱＱ２釜墨旦�。褕詨ㄐ蛪咎mＱ！里旦��！旦塑！∑曼墾墨！型！型苧蘭堡！蘭！��！旦�。⌒�！型２坐壘竺ｇ：�。眩眩参恼戮幪枺海保埃埃叮罚常埃玻ǎ玻埃埃梗埃常埃埃玻浮埃�

基于非負矩陣分解的面部表情識別研究

章國藝１，應(yīng)自爐Ｌ

（Ｉ．五邑大學(xué)信息學(xué)院，廣東２江門５２９０２０；

２．北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院，北京１００１９１）

摘要：提出了一種基于非負矩陣分解與支持向量機相結(jié)合的面部表情識別方法．使用直方圖均

衡化等方法對人臉圖像進行預(yù)處理，使用非負矩陣分解算法進行表情特征提取，采用支持向量

機對面部表情進行分類．以Ｍａｔｌａｂ為仿真工具，在日本女性人臉表情數(shù)據(jù)庫上測試，取得了

６６．１９％的識別率．

關(guān)鍵詞：面部表情識別；非負矩陣分解；支持向量機

中圖分類號：ＴＰ３９１．４１文獻標識碼：Ａ

ＦａｃｉａｌＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＢａｓｅｄｏｎＮｏｎ－ｎｅｇａｔｉｖｅＭａｔｒｉｘＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ

ＺＨＡＮＧＣｕｏ－ｙＪｌ。ＹＩＮＧＺｉ－ｌｕｌ’２

（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＷｕｙｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉａｎｇｍｅｎ５２９０２０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄ

ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ

Ｎｏｎ—ｎｅｇａｔｉｖｅｎｏｖｅｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｖｅｃｔｏｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＭａｔｒｉｘＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ（ＮＭＦ）ａｎｄｓｕｐｐｏｒｔ

ｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｉｍａｇｅｓｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ．ＴｈｅｎＮＭＦａｌｇｏｒｉｔｈｍ

ｍｅｔｈｏｄ

ｗａｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄｗｉｔｈＨｉｓｔｏｇｒａｍｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＳＶＭｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＭａｔｌａｂａｎｄ

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ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｖｅｄ．ｏｆ６６．１％ｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄａｎｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄ

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＮＭＦ；ＳＶＭ

表情是人類交流中信息傳遞的主要媒介，是語言交流的重要補充．面部表情識別是一項艱巨的任務(wù)，特征選擇是人臉表情識別中的一個關(guān)鍵問題，其基本任務(wù)是從眾多特征中找出最有效的特征．子空間分析法因具有描述性強、計算代價小、易實現(xiàn)及可分性好等特點，廣泛應(yīng)用于人臉特征提取，成為當前人臉識別和人臉表情識別的主流方法之一ｆ１１．

目前國內(nèi)外常用的子空間分解方法有主變量分析法（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）‘２１、收稿日期：２００８一１２—２３

基金項目：廣東省自然科學(xué)基金資助項目（０７０１０８６９），北京大學(xué)視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金項目（０５０５），，浙江大學(xué)ＣＡＤ＆ＣＧ國家重點實驗室開放課題（Ａ０７０３）．

作者簡介：章國藝（１９８３二），男。浙江蒼南人．碩士生。研究方向為面部表情識別，Ｅ ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｇｕｏｙｉ９２３＠１６３．ｃｏｒｎ；應(yīng)自爐，副教授，碩士生導(dǎo)師，通信作者，研究方向是信號與信息處理，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｉｌｕｙ＠１６３．ｃｏｒｎ．

  本文關(guān)鍵詞：北京大學(xué)視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。