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人脸表情识别的论文

2015年4月24日     字号:         每日学习网

【摘要】 本文通过对人脸表情图像进行预处理,对预处理后的待测图像进行特征点标定,统计出这些特征点之间的几何特征,建立表情属性表,构建基于决策树C5.0算法的人脸表情识别模型,获取分类规则,得到较好的识别精度,为人脸表情识别提供了一条有效途径。
【关键词】 表情识别 ASM 决策树C5.0
现代社会计算机与我们生活联系的越来越紧密,如何让计算机理解人类的意图,受到了人类的重视。人脸表情识别研究在心理学、智能机器人、智能监控、虚拟现实等领域具有应用价值。人脸表情识别中最重要的两个部分就是人脸表情特征提取和人脸表情规则提取,本文通过ASM算法得到特征点,并且根据这些特征点提取几何特征属性,建立表情特征属性表,然后构建基于决策树C5.0算法的人脸表情识别模型,给出了人脸表情识别规则,得到较好的识别精度。人脸表情识别技术领域仍然存在人脸识别与人脸表情识别异同性,人脸表情特征提取的针对性与准确性,人脸表情识别的可靠性、准确率不高的问题等。为了解决其他方法存在的问题,本文提出了基于决策树C5.0的人脸识别研究,丰富了人脸表情识别方法。
1 C5.0算法介绍
决策树算法的基本思路是通过对给定数据集进行训练来构造一棵决策树,从树根到叶子的每一个路……

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