【摘 要】
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为提高表情识别的识别率,提出一种鲁棒的PCA特征提取方法,结合随机森林学习方法实现人脸表情的识别。该方法主要包括图像预处理、表情特征提取和表情特征的训练与分类3个部分
【机 构】
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河南经贸职业学院信息管理系,日本岐阜大学工学研究科机械系统
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61063028)
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为提高表情识别的识别率,提出一种鲁棒的PCA特征提取方法,结合随机森林学习方法实现人脸表情的识别。该方法主要包括图像预处理、表情特征提取和表情特征的训练与分类3个部分,其主要创新在于鲁棒的PCA特征提取方法。融合欧氏距离和明氏距离两种距离计算方法求取样本均值,采用梯度下降算法迭代寻找最优的样本中心和投影矩阵,提取适应不同样本的鲁棒PCA特征;在图像预处理阶段提出改进的Gamma校正方法,避免在光照校正时大幅改变图像的整体亮度分布。实验结果表明,该方法对表情的识别率高,运算效率高。
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