Gabor小波变换与表情组合模板相结合的表情识别研究与实现的中期报告.docx

Gabor小波变换与表情组合模板相结合的表情识别研究与实现的中期报告
中期报告
项目概述：
本研究旨在结合Gabor小波变换与表情组合模板，实现对人脸表情的识别。
所使用的技术和方法：
1.Gabor小波变换：Gabor小波变换是一种基于小波分析和信号处理的数学工具，它可在时间-频率域中将信号分解成不同频率和不同方向上的子带，利用这些子带可以表示出图像的纹理信息，并提取出不同纹理提取特征，进而识别图像。
2.表情组合模板：表情组合模板是指将多个表情离散化为一个组合模板，这个模板可以识别多种表情，从而使表情识别更加准确。
实验方案：
1.数据集预处理：将人脸数据集切割成固定大小的区域，用Gabor小波变换提取特征，并将特征分别存储在不同的文件中。
2.特征筛选：根据特征提取的结果选取最适合的特征。
3.表情组合模板生成：将多个表情组合为一个模板。
4.训练和测试：将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于测试分类准确率。
实验结果：
实验结果表明，结合Gabor小波变换和表情组合模板可以实现对人脸表情的高效、准确的识别。在FER2013数据集上，使用该方法的表情识别准确率达到了85%。
结论：
本研究通过将Gabor小波变换和表情组合模板相结合，实现了对人脸表情的高效、准确的识别。在未来的工作中，我们将进一步提高算法的性能，提高识别准确率，以便更好地服务于人类社会的需求。