基于PCNN的面部表情识别算法

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)点火位置序列(IPS)的面部表情识别方法。 首先,该方法通过对面部图像进行预处理来获得归一化的标准图像。 然后使用PCNN模型提取人脸图像的振荡时间序列(OTS),通过计算OTS的余弦距离和所有身份的平均OTS来实现人脸识别。 最后,利用PCNN的IPS对测试人脸图像进行人脸表情分类。 在JAFFE表达式数据库中的实验结果表明,该方法可以有效地区分同一身份的不同表达式,并获得较高的识别率。