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文檔簡介
1、人臉面部表情包含著復雜的內(nèi)在情感，是人與人交流的重要途徑，近年來一直是機器視覺、人機交互與模式識別等研究領域的熱點話題。表情識別的現(xiàn)實意義是讓計算機根據(jù)人類的“臉色”行事，使計算機更加理解人類的想法，更加智能化，同時使人機交互的過程更加自然。表情識別通常分為四部分:獲取表情圖像樣本、圖像預處理、表情特征提取和表情特征分類，其中特征提取和特征分類是表情識別的核心技術。
針對當下表情識別率低的問題，本文采用了LBP分區(qū)結(jié)合IWO-
2、ELM的表情識別方法進行表情自動分類，主要研究工作如下。
首先，為了排除光照對表情識別的影響，本文設計了表情圖像采集裝置，并對采集到的圖片進行了預處理操作。
其次，進行人臉識別與特征提取。在AdaBoost人臉檢測器的基礎上，結(jié)合OpenCV函數(shù)庫實現(xiàn)人臉識別與特征點定位。通過分析幾種典型的表情特征提取算法，采用LBP分區(qū)算法作為本文特征提取的方法。
最后，進行特征分類。建立ELM分類模型，并對分類模型進行
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