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基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究
为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。
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