基于opencv的人脸表情识别注意只在哦opencv1.0下编译成功opencv其他版本估计要相应修改一些东西。训练集的构成:七种表情,每种表情单独放在一个文件夹下,每张图片为人脸检测后仅包含人脸区域
主要针对人脸表情特征提取和表情分类方法进行了归纳,详细介绍了这两方面的主要算法及改进,并分析比较了各种算法的优势与不足。最后通过对国内外人脸表情识别应用中实际问题进行研究,给出了人脸表情识别方面仍然存
Human face expression recognition matlab program
最先介绍了人脸的检测的最基本的理论方面的知识,在弄清楚人脸识别的理论之后,接下来我们再研究一下人脸图像的表情是怎样提取特征的,我们使用的是以SIFT 算法为特征提取的工具,而且我们找到了基于尺度方面的
人脸表示识别代码,adaboost,gabor
有监督LLE(SLLE)算法根据人脸表情的特点,在计算训练样本之间距离时,对来自不同表情类别的样本距离选择不同的加权值,从而使表情类别的先验信息得到更充分利用。
对于人脸识别和表情识别很有帮助的,在matlab下面运行的,人脸定位了就好识别了提高识别率,提高速度
针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,提出了一种CBP-TOP(centralizedbinarypatternsfromthreeorthogonalpanels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情
提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式,并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取,称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同,该算法既利用图像
基于变化人脸的三维人脸表情识别,李小利,阮秋琦,自动的人脸表情识别目前还是一个很具有挑战性的课题,特别是在对三维空间数据的处理上。本文针对自动实现三维人脸表情识别提出了