【摘 要】
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人脸的表情识别在智能人机交互应用中具有重要意义. 本文提出了一种基于肤色增强和分块PC A的 人脸检测及表情识别方法. 首先,使用同态滤波增强肤色图像的亮度范围及对比度,
【机 构】
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南京师范大学江苏省三维打印装备与制造重点实验室,南京师范大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61601228、51407095）、江苏省自然科学基金（BK20161021、BK20151548）、江苏省高校自然科学基金（15KJB510016）、江苏省三维打印装备与制造重点实验室项目（BM2013006）资助开放课题（3DL201607）.
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人脸的表情识别在智能人机交互应用中具有重要意义. 本文提出了一种基于肤色增强和分块PC A的 人脸检测及表情识别方法. 首先,使用同态滤波增强肤色图像的亮度范围及对比度,利用 YCbCr色彩空间分量 分离肤色背景区域,再通过轮廓分析确定人脸目标,最后对分割出的人脸进行均衡化处理,并引入分块主成分分析 （PCA）算法进行表情识别. 结果表明,该方法在光线较弱以及背景较复杂的情况下均能有效地进行人脸检测 与表情识别,相对于传统的 LBP方法可提高识别率约为2.3%.
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