论文研究-基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别.pdf

时间:2022-08-11 14:16:27
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文件名称:论文研究-基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别.pdf

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更新时间:2022-08-11 14:16:27

表情识别,改进的弹性模板,Gabor小波变换,Fisher脸,集成支持向量机,分类器级联

针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明该方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性。


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