基于极限学习机人脸表情识别方法及实现-face expression recognition method base on extreme learning machine and its implementation.docx

下载文档 降价啦

13
0
约4.19万字
约 58页
2018-06-05 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

基于极限学习机人脸表情识别方法及实现-face expression recognition method base on extreme learning machine and its implementation.docx

1、本文档共58页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

基于极限学习机人脸表情识别方法及实现-face expression recognition method base on extreme learning machine and its implementation

performancecomparisonrecognitionrate.Finally,wewillworkthroughalotofthestandardfacialexpressionpatterntotestandtestoursystem.Simulationresultsshowingthattheultimatelearningmachinecaneffectivelyimprovefacialexpressionfacialexpressionrecognitionrate.Keywords:facialexpressionrecognition,Gaborwavelet,featureextraction,PCA,ELM目录中文摘要..........................................................................................................................................I英文摘要........................................................................................................................................II1绪论.........................................................................................................................................11.1研究背景及意义.......................................................................................................................11.2国内外研究现状.......................................................................................................................31.3人脸表情识别过程...................................................................................................................41.3.1表情图像获取....................................................................................................................41.3.2表情图像预处理................................................................................................................51.3.3表情图像特征提取............................................................................................................61.3.4表情分类............................................................................................................................71.4本文研究的目的、存在的困难及主要研究内容....................................................................71.4.1研究目的............................................................................................................................71.4.2存在的困难.....................................................................................................................