【摘 要】
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设计一种基于Gabor小波和主成分分析(PCA)的人脸表情识别方法。首先对每一张表情图像采用Haar特征进行人脸检测,然后选择合适的Gabor小波滤波器组进行表情特征提取,最后采用P
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2018R436006);台州学院校立学生科研项目(18xs19)
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设计一种基于Gabor小波和主成分分析(PCA)的人脸表情识别方法。首先对每一张表情图像采用Haar特征进行人脸检测,然后选择合适的Gabor小波滤波器组进行表情特征提取,最后采用PCA对提取的高维Gabor小波特征进行特征降维,输入到K近邻法(KNN)分类器实现表情分类任务。在标准的JAFFE表情数据集的试验结果表明,PCA方法提取90维的Gabor小波特征用于表情识别时表现最好,能够取得89.52%的人脸表情识别性能。可见,该方法是一种可行的人脸表情识别方法。
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