| 题名 | 基于改进Gabor小波特征提取的人脸表情识别研究; Research on Facial Expression Recognition Based on Improved Feature Extraction of Gabor Wavelet |
| 作者 | 于海江 |
| 答辩日期 | 2012 ; 2012 |
| 导师 | 王备战 |
| 关键词 | 人脸表情识别 决策模板 多分类向量机 Facial Expression Recognition Technology The Optimal Separating Hyper plane Support Vector Machine |
| 英文摘要 | 发展人脸表情识别技术的可以促使计算机根据环境的变化自主适应，让机器像人类一样具有理解和表达情感的能力，本文的研究正是为此目标而做。首先论文综述了人脸表情识别的发展状况，分析了目前主流的人脸表情识别方法：PCA方法、ICA方法、流形方法和HMM方法等。由于人类对表情的控制是非常复杂和细微的，而且人脸的表情又是非常丰富的，因此使用计算机对人脸表情进行识别确实很困难。本文根据研究的实际条件，决定以JAFFE图库为样本库，只做了7种静态表情的识别。对人脸表情的识别首先要考虑的问题是表情特征的提取，由于二维Gabor小波可以提取图像各尺度方向上的纹理信息，且对亮度和人脸姿态的变化不敏感，故本研究考虑采用...; The facial expression recognition technology can make the computer react to adapt the actual situation, which enable the machine to obtain understanding and expressing abilities .This is just my aim to do this research. This essay includes the development of facial expression recognition technology, and the analysis of the current mainstream facial expression recognition technology,such as PCA met...; 学位：工程硕士; 院系专业：软件学院_工程硕士(软件工程); 学号：X2010230268 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=33600 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/44238]  |
| 专题 | 软件学院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 于海江. 基于改进Gabor小波特征提取的人脸表情识别研究, Research on Facial Expression Recognition Based on Improved Feature Extraction of Gabor Wavelet[D]. 2012, 2012. |
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