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面部情绪识别已成为可见光人脸识别应用的重要部分,是光学模式识别研究中最重要的领域之一。为了进一步实现可见光条件下面部情绪的自动识别,本文结合Viola-Jones、自适应直方图均衡(AHE)、离散小波变换(DWT)和深度卷积神经网络(CNN),提出了一种面部情绪自动识别算法。该算法使用Viola-Jones定位脸部和五官,使用自适应直方图均衡增强面部图像,使用DWT完成面部特征提取;最后,提取的特征直接用于深度卷积神经网络训练,以实现面部情绪自动识别。仿真实验分别在CK+数据库和可见光人脸图像中进行