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一种基于Gabor小波特征的人脸表情识别新方法

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近来,表情识别成为人机交互研究的热点.将Gabor小波变换与2DPCA结合提出了一种表情识别的新方法.首先对静态灰度表情图片进行预处理,然后对其进行Gabar小波变换,通过2DPCA进行降维,根据Gabor不同尺度不同方向的变换结果训练不同的分类器,由校验集得到分类器权值,通过隶属度函数将各个分类结果模糊化,实现了分类器集成和表情特征数据的融合.实验证明了Gabor小渡与2DPCA结合在表情识别中的有效性,以及基于Gabor小波模糊分类器集成的方法能够进一步提高识别率.
New Approach for Facial Expression Recognition Based on Gabor Features

罗飞、王国胤、杨勇

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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065

西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031

表情识别 表情特征提取 Gabor小波 2DPCA 模糊分类

重庆市自然科学基金重庆市计算机网络与通信重点实验室开放基金

CSTC2007BB2445

2009

计算机科学
重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）

计算机科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.944
ISSN：1002-137X
年,卷(期)：2009.36(1)
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