【摘 要】
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人脸表情识别技术是涉及情感计算、图像处理、机器视觉、运动跟踪、模式识别、生物特征识别、生理学、心理学等研究领域的一个极富挑战性的交叉课题，它是情感计算、人机智能交
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人脸表情识别技术是涉及情感计算、图像处理、机器视觉、运动跟踪、模式识别、生物特征识别、生理学、心理学等研究领域的一个极富挑战性的交叉课题，它是情感计算、人机智能交互的重要组成部分。论文主要研究静态图像的表情识别方法。论文分析了常用的表情识别技术，着重研究了两种表情识别方法：（1）基于PCA的表情识别方法：类内PCA算法，通过对表情图像进行分类，以增大类间的差异，避免了普通PCA方法以整体图像作为识别对象时的缺陷，论文方法可以更好地提取能够表征人脸表情的局部特征；（2）基于LDA的表情识别方法，将PCA算法和LDA算法结合，既降低了算法的复杂度，又避免了特征提取的小样本问题，达到了较好的人脸表情识别结果。最后，通过仿真实验，说明这两种人脸表情识别方法的有效性。
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