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基于Gabor小波的2D人脸表情的合成
Abstract：
现在的人脸表情合成技术得到了广泛的应用，为了更好的处理表情合成的结果，本文采用了基于Gabor小波的方法进行了对图像的处理，通过2D的人脸表情合成技术，实现了表情的自动识别及实现，为人脸识别技术的发展提供了新的方向。
Introduction：
人脸表情合成技术是近年来人脸识别领域内的研究热点，尤其是在人脸识别、视频监控等领域中应用广泛。现有人脸表情识别技术主要通过提取人脸特征，进行分类的方法来识别不同的表情。但在对特征进行抽象的时候，很难将脸部结构的各个区域作为单独的特征进行提取。
在本文中，我们采用了基于Gabor小波的2D人脸表情合成技术，通过将小波分解和合成与人脸表情的自动识别相结合，实现了对图像的处理，使得表情的变化更加自然、细腻、真实。同时，在合成过程中，我们根据表情融合的规则，对图像进行了纹理刻画和结构调整，从而提高了人脸表情的可信度和真实性。
Researchmethods：
本研究采用了基于Gabor小波的2D人脸表情合成技术，这种方法主要是通过将小波变换应用于人脸表情中，将人脸表情分解成不同的频率，然后通过逐层恢复，实现人脸表情的合成。同时，根据表情的不同特征，我们对不同的表情进行了纹理刻画和结构调整，以使人脸表情变化更加自然细腻真实。
Researchresults：
本文的工作主要通过基于Gabor小波的2D人脸表情合成技术，实现了对表情的自动识别及实现。我们在人脸表情数据集上进行了实验，并将实验结果与传统的方法进行了比较。实验结果表明，本文的方法在表达不同的表情时具有比传统方法更加优异和真实的效果。
Conclusions：
基于Gabor小波的2D人脸表情合成技术，通过将小波变换与人脸表情识别相结合，在对图像的处理中，达到了更加自然、细腻、真实的效果。此前很多较为传统的基于人脸结构进行特征提取的方法，往往会因为无法将脸部的特征区域提取出来，导致表情的不真实。而采用Gabor小波进行分解，可以很好的提取出人脸表情的不同特征区域，从而能够更加细腻地掌握表情变化的细节。在未来的人脸识别技术中，基于Gabor小波的2D人脸表情合成技术有望得到更多的应用和推广。