基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究
所屬分類:調(diào)研報告
上傳者:serena
標(biāo)簽: Gabor小波變換 SVM分類器
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文檔介紹: 為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進(jìn)行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括對確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明,上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快,能達(dá)到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。
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