50、面部表情识别与图像分类的创新方法

面部表情识别与图像分类的创新方法

1. 面部表情识别方法

1.1 清洁面部图像实验

在清洁面部图像实验中，研究人员对提出的方法在仅包含清洁面部图像的数据集上进行了测试。通过比较 HOG+SRC 和 LBP+SRC 的混淆矩阵，发现 LBP+SRC 在识别厌恶表情时表现更优。随后，使用组合策略将这两种结果向量进行融合，表 1、表 2 和表 3 展示了具体结果。
| 表情 | 愤怒 | 厌恶 | 恐惧 | 快乐 | 悲伤 | 惊讶 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 愤怒 | 84.62 | 0 | 0 | 0 | 15.38 | 0 |
| 厌恶 | 0 | 93.33 | 0 | 0 | 6.67 | 0 |
| 恐惧 | 0 | 13.33 | 86.67 | 0 | 0 | 0 |
| 快乐 | 0 | 0 | 0 | 100 | 0 | 0 |
| 悲伤 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 0 |
| 惊讶 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |

表 1：HOG+SRC 的混淆矩阵（%）

表情	愤怒	厌恶	恐惧	快乐