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针对传统的Gabor无法兼顾识别率与实时性的缺点,提出了一种融合Gabor、LBP、LPQ三种特征的表情识别算法.首先采用Gabor变换提取人脸图像的边缘信息,根据获得的变换表征结果,提取其LBP特征及LPQ特征;通过PCA算法对提取的特征进行降维,并对降维后的LBP特征及LPQ特征进行直方图操作;最后,设计基于ELM神经网络面部表情分类器.应用JAFFE人脸表情数据库的测试结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别准确度和更快的识别速度.  相似文献   
2.
针对轴心轨迹图像的特征不易提取,传统基于图像处理的轴心轨迹识别方法普遍存在信息提取不全面、形状表征不准确、特征向量与形状映射关系不明确等问题,提出了一种模仿人眼的轴心轨迹识别方法。该方法首先模仿人的眼睛来提取轴心轨迹结构、区域和边界3方面最直观有效的信息;然后,通过有效信息的全面集成完成形状的综合准确表征,使特征向量与形状之间的对应关系足够明晰;最后,通过反向传播(back propagation,简称BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,简称RBF)神经网络和概率神经网络(probabilistic neural network,简称PNN)实现汽轮机轴心轨迹的自动识别。实验表明,提出的轴心轨迹识别方法简单、高效、准确。  相似文献   
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