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基于Gabor滤波和类内PCA的人脸表情识别研究

胡同森  刘玉彪  田贤忠  龚婷  
【摘要】:本文提出了一种PCA在表情识别方面的新方法——类内PCA。首先,将所有的训练样本按表情类别分好;再对分好类的训练样本进行Gabor滤波,得到每一类表情的Gabor特征;然后对滤波后的表情样本按类别进行PCA特征选择并得到每类表情的最主要特征,构造每类表情的特征空间,我们把构造这些特征空间的特征向量称为特征表情;最后在特征表情的基础上进行分类识别。本方法在日本女性表情数据库JAFFE上的实验结果表明,与传统的PCA方法相比,该方法的识别率有较大的提高。

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