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在表情中含有最多特征信息的是面部眉毛、眼睛和嘴巴这3个区域,为充分利用这些特征,减少图像中无用信息在识别过程中对计算机内存的占用,提高人脸表情识别系统的准确率和速度,首先采用haar和adaboost人脸检测算法,对图像中的人脸进行识别,获得人脸图像并提取眉毛、眼睛和嘴巴,生成局部(眉毛、眼睛、嘴巴)二值化图,利用PCA方法对人脸图像降维,降维后的全局和局部灰度特征值组成一个列向量;样本由表情数据库产生,经过神经网络样本训练后,进行表情识别;结果表明,该系统对人脸表情识别速度明显快于Gabor小波算