基于KNN SVM NN TREE NB等多种不同分类器评估的自动面部表情识别系统附matlab代码

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⛄ 内容介绍

计算机人脸表情识别技术是指计算机从人脸图像中分析并提取表情特征,应用人工智能和模式识别的方法加以归类和识别,进而理解人的情感.它是图像处理,模式识别,心理学等领域的一个的交叉课题.它推动计算机的情感化,人性化和智能化,具有重要的研究价值和广泛的应用前景.

⛄ 部分代码

%**************************************************************************

%--------------------------------Aplica GPA--------------------------------

%%*************************************************************************

function [shapes_novo] = aplica_gpa(shapes)

 shapes3d = [];

 [m n] = size(shapes);

 for i = 1:m

   shape = shapes(i,:);

   shape2 = reshape(shape,2,[]);

   shapes3d = cat(3,shapes3d,shape2);

 end

 shapes3d_GPA = GPA(shapes3d,true);

 %plotShape(shapes3d_GPA);

 shapes_novo = [];

 for i = 1:m

   shape3 = shapes3d_GPA(:,:,i);

   shape4 = reshape(shape3,1,48);

   shapes_novo = cat(1,shapes_novo,shape4);

 end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]杜智斌. 表情识别系统的设计与实现[D]. 武汉理工大学.

[2]张凡, and 贺苏宁. "基于KNN-SVM的自动语种识别." 电信技术研究 3(2004):5.

[3]孙正兴, 徐文晖. 基于局部SVM分类器的表情识别方法[J]. 智能系统学报, 2008.

⛳️ 完整代码

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