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人脸表情识别方法研究

2.48万字 56页 包括外文翻译，原创作品，通过查重系统


摘 要

世界上热门的计算机学科研究如今已经非常红火，模式识别就是其中之一，而人脸表情识别技术是模式识别的范例。人脸表情识别通过对人脸定位，降维分析来识别人脸的喜怒哀乐。人脸的表情世界是丰富多彩的，为了提高识别的准确度，模式识别技术也必须快速发展来适应相应的需求。人脸表情识别程序主要是通过计算机对图像进行摄取，然后进行预处理提取图像的特征，再进一步的识别表情的类型。研究工作的开展，主要进行了以下几个方面：
（1） 对当前世界上比较先进的人脸表情识别技术进行了解，了解当前模式识别技术中人脸表情识别技术热门的背景及原因。
（2） 对人脸图片读入程序以后进行人脸的初步定位，对所读取的人脸表情图像进行预处理过程，为接下来特征提取做好基础工作。
（3） 人脸表情的识别过程通过主成分分析方式来进行，利用PCA算法对人脸图像的像素维数进行降低，同时降低相关性。
（4） 对处理过的图像，利用比较先进的技术“支持向量机”去进行相关的分类。


关键词：人脸表情识别；主成分分析；支持向量机