【摘 要】
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基于二维主元分析(2DPCA)方法提出一种混合支持向量机(SVM)与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据
【机 构】
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重庆邮电大学重庆市高校光纤通信技术重点实验室
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ120519)
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基于二维主元分析(2DPCA)方法提出一种混合支持向量机(SVM)与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据,有效地减少了计算量;然后,采用SVM方法对特征数据进行分类学习,得到初始分类器;最后,通过AdaBoost算法对SVM分类结果进行进一步加强,形成强分类器,提升了分类能力,确保了表情识别工作,并实现基于面部表情识别的智能轮椅的人机交互的鲁棒性。实验结果表明:该方法不仅有效地提高了样本的分类能力,而且降低了计算的复杂度,在智能轮椅人机交互实验中的平均识别率达到92.5%。
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