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基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究
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。
2022-05-16 23:18:05
810KB
表情识别;
Gabor小波变换;
快速PCA(fastPCA);
Fisher线性判别(FLD)
1
基于SVM+
FastPCA
降维的人脸识别仿真带GUI界面,matlab2017b测试运行
基于SVM+
FastPCA
降维的人脸识别仿真带GUI界面,同时附带人脸训练数据库
2022-04-19 15:08:00
12.3MB
SVM
FastPCA
人脸识别
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