【摘 要】
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本文主要设计了人脸面部表情识别系统,该系统实时检测视频信号,可以实时地识别出不同的面部表情.首先系统对获取到的视频每一帧图像使用AdaBoost算法检测人脸,利用ASM算法进
【基金项目】
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2017安徽高校省级自然科学研究重点基金(KJ2017A259);2016年安徽省省级质量工程项目(2016zy131);2016年安徽省省级质量工程项目(2016xnzx037);2017皖南医学院校中青年科研基金自然科学类(WK201705)
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本文主要设计了人脸面部表情识别系统,该系统实时检测视频信号,可以实时地识别出不同的面部表情.首先系统对获取到的视频每一帧图像使用AdaBoost算法检测人脸,利用ASM算法进行人脸特征点定位,若连续三帧图像人脸位置基本不变表示人脸定位成功.然后获取人脸图像并对图像进行预处理,之后采用局部二值模型(LBP)算法提取人脸感兴趣区域的特征向量.最后通过支持向量机(SVM)分类算法实现人脸表情的识别.该人脸面部表情实时检测识别系统识别率较高、实时性较好.
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