基于改进的LbpOperator和K-Means聚类的人脸表情识别

这是一篇外文期刊，关于人脸表情识别的应用Gabor

项目简介 用搭载Keras的tensorflow框架通过卷积神经网络训练模型，使用贝叶斯分类器识别人类的情绪。 根据情绪选择相应的emoji匹配 （更多详情请打开FaceEmotionClassifier.ipynb文件） 项目环境 数据集： Fer2013 ( kaggle挑战赛 ) ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml

本数据库包括二百多张日本女性人脸表情图片，每种表情有3到4个样本，共七种表情

Jaffe日本女性人脸表情数据集

为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。

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【图像识别】基于LBP+LPQ算法融合人脸表情识别matlab源码.md

利用keras搭建学习模型，学习人脸表情数据库，在视频流上利用OpenCV人脸识别模型采集人脸，并根据人脸表情进行分类，代码含有数据集，软件利用Python开发

针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在，用于入脸表情分类时，不仅实时性难以达到要求，而且识 别精度也存在不确定性。为提高速度，加快收敛，提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经 网络的人脸表情识别方法。