基于LBP牲與深度學習模型的人臉表情識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當前，復雜環(huán)境下精準、高速、多姿態(tài)的人臉表情識別系統(tǒng)研究越來越受到學者的重視，并已經(jīng)成為一個熱點研究領域。人臉表情識別在遠程醫(yī)療、交通監(jiān)控、無人服務以及其他人機交互領域有著廣泛應用前景，提高復雜環(huán)境下的人臉表情識別率有重要的理論和現(xiàn)實意義。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，學者們研究的主要問題集中在特征的提取和分類學習算法兩個方面，二者對提高人臉表情識別的準確率有決定性作用。
　　本文對人臉表情識別系統(tǒng)進行了特征提取和分類兩個方面的算法研究。根據(jù)

2、當前人臉表情識別系統(tǒng)的特征提取手法，著重分析了LBP紋理特征，并在此基礎之上提出改進和多特征融合的方法，以達到表情特征魯棒性強、計算簡單、提取速度快，同時表情信息盡可能保留完整的目的；根據(jù)當前分類學習的主要算法，突破性的提出將深度學習算法應用于表情識別領域，并做了嘗試性實驗，取得了滿意的識別效果。設計了JAFFE和CK+兩種不同數(shù)據(jù)庫下LBP特征提取和融合方法；設計了改進LBP算法處理后的特征分別采用SVM和k-NN傳統(tǒng)學習分類算法、深

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