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🔥 内容介绍
面部和面部表情识别的潜力越来越引起人们对社交互动和生物特征识别的兴趣。早期的面部识别方法由于在困难的照明条件下识别精度较低而存在缺陷。本文提出了两种新颖的描述符,称为方向梯度直方图(HDG)和广义方向梯度直方图(HDGG),用于提取判别性面部表情特征,从而比现有分类器具有更高的分类精度和效率。所提出的描述符基于方向局部梯度与 SVM(支持向量机)线性分类相结合。为了构建高效的人脸和面部表情识别,使用降维特征来提高分类性能。在两个公共领域数据集上进行了实验:用于面部表情识别的 JAFFE 和用于面部识别的 YALE。实验结果表明,与其他现有作品相比,整体准确率最好达到 92.12%。在所有评估的数据库中,它展示了人脸识别的快速执行时间,范围为 0.4 到 0.7 秒。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果


🔗 参考文献
Ayeche, Farid & Adel, Alti. (2021). HDG and HDGG: an extensible feature extraction descriptor for effective face and facial expressions recognition. Pattern Analysis and Applications 24. 10.1007/s10044-021-00972-2
深度学习+信号处理:提升面部表情识别的新方法
本文提出方向梯度直方图(HDG)和广义方向梯度直方图(HDGG)作为面部表情特征描述符,结合SVM进行分类,通过降维提高识别效率。实验结果显示在JAFFE和YALE数据集上,新方法达到92.12%的高精度且执行时间快。
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