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文檔簡介
1、人臉表情識別是心理學(xué)、生理學(xué)、圖像處理、機器視覺、模式識別等多領(lǐng)域的一個富有潛力和挑戰(zhàn)的課題。為了滿足人臉表情識別系統(tǒng)在實際生活中的應(yīng)用,越來越多的研究者開始對人臉表情識別算法進行研究。情感特征提取和分類的準(zhǔn)確性和有效性是人臉表情識別應(yīng)用系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵。雖然已經(jīng)有很多人臉表情識別技術(shù)的出現(xiàn),但是針對目標(biāo)遮擋、圖像噪聲以及圖像晃動等干擾因素下的人臉表情識別尚未成熟。為解決上述問題,本文對在多種干擾因素下的人臉表情特征提取和分類進行了深
2、入研究,并提出了一種彈性圖匹配和改進Hausdorff距離相似度計算相結(jié)合的分類算法。主要完成的工作內(nèi)容如下:
1)人臉表情圖像情感特征提取。人臉表情感情特征提取的好壞直接影響到后續(xù)的情感分類。本文主要采用多尺度、多方向的Gabor濾波器組進行人臉表情特征提取。因為Gabor小波對光照的不敏感,且對一定程度的圖像旋轉(zhuǎn)和變形具有很好的魯棒性。
2)人臉表情圖像分類。利用彈性模板匹配在表情分類的優(yōu)勢和改進Hausdorf
3、f距離在噪聲干擾環(huán)境下相似度計算的優(yōu)勢,本文提出了應(yīng)用彈性圖匹配和改進Hausdorff距離相似度計算相結(jié)合的算法,實驗證明相對于采用傳統(tǒng)分類算法,在識別效率上有很大的提高。
3)最后,人臉表情識別分類系統(tǒng)設(shè)計?;诒疚奶岢龅母倪M算法,開發(fā)了一套人臉表情識別系統(tǒng),采用JAFFE表情數(shù)據(jù)庫和Cohn-Kanade表情數(shù)據(jù)庫進行測試,并分別采用傳統(tǒng)算法和本文提出的改進算法進行實驗對比。
實驗分析證明,在干擾環(huán)境下,本文提
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