文件名称:
论文研究-基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别.pdf
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文件大小: 907kb
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上传时间: 2019-07-22
详细说明: 针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明该方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性。
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