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研究人脸表情识别问题,应有效提取脸表情特征,消除与识别无关的信息。传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法。方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真。仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度。改进方法非常适合于人脸表情图