hog表情识别 lpq表情识别 融合表情识别

最新推荐文章于 2025-10-31 11:35:10 发布
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分类专栏： 表情识别 算法 图像处理 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125728963
通过结合hog特征和lpq特征，该方法显著提高了表情识别的准确率，训练集上的准确率甚至可达100%。利用这种融合技术，能够对随机选取的图像进行准确的表情诊断。
基于局部相位量化与多通道颜色的鲁棒人脸识别.pdf
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基于SVM，HOG笑脸识别
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12-25 1605
目录一、HOG描述与SVM简介二、微笑识别1.代码2.笑脸检测和结果链接 一、HOG描述与SVM简介 方向梯度直方图（英语：Histogram of oriented gradient，简称HOG）是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。 HOG理论基础及优点 HOG描述器最重要的思想是：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。具体的实现方法是：首先将图
68人脸特征点Hog+SVM人脸表情识别
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68人脸特征点Hog+SVM人脸表情识别，完整工程项目，开发工具vs2015，opencv3.3.1，Dilb库
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clear all; close all; clc; img=double(rgb2gray(imread('E:/6.jpg'))); imshow(img,[]); [m n]=size(img); img=sqrt(img); %伽马校正 %下面是求边缘 fy=[-1 0 1]; %定义竖直模板 fx=fy'; %定义水平模板 Iy=im
基于PCA+LBP+LPQ的新型融合人脸识别方案
### 基于PCA+LBP+LPQ的新型融合人脸识别方案 在人脸识别领域，传统的基于深度卷积神经网络（CNN）的方法，如ResNet - 50和LetNet，虽然在不同应用中展现出一定的相关性，但也存在诸多不足，包括需要大量的训练数据...
8、基于混合特征提取与GA - SVM分类的人脸识别技术研究
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基于HOG+LBP完成特征工程，基于机器学习模型同时完成人脸识别+表情识别
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基于HOG+LBP构建多标签分类机器学习模型同时实现人脸+表情识别系统
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10-27
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基于MATLAB的人脸表情识别
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是基于MATLAB的人脸表情识别，印度一个大牛写的，能够检测出五种基本表情。自己加了注释，亲测能跑。
基于MATLAB的微表情识别系统
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通过gabor小波提取表情特征，pca进行降维，最后通elm进行分类，识别结果由MATLAB的GUI输出
基于matlab人脸表情识别
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LBP+LPQ特征提取，调用摄像头实时采集人脸，可识别开心、惊讶、平静、生气四种表情，主函数main，可直接运行
表情识别 源码Matlab LBP+LPQ SVM PCA
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对jaffe人脸库进行识别测试，将jaffe人脸库分为训练集和测试集两部分，首先对图片进行LBP+LPQ特征提取，然后svm分类识别，统计识别率
【人脸表情识别】微表情识别系统【含GUI Matlab源码 1808期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-14 1713
微表情识别系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【故障诊断】一种滚动体轴承或齿轮的重复瞬态提取方法研究附Matlab代码
qq_59747472的博客
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滚动体轴承和齿轮是旋转机械的核心部件，其运行状态直接影响整个系统的稳定性和可靠性。早期故障往往表现为微弱的重复瞬态信号，淹没在复杂的背景噪声中，难以有效提取。本文旨在综述并探讨一种旨在提取滚动体轴承或齿轮重复瞬态的故障诊断方法。首先，概述了重复瞬态信号的特点和提取的意义，并分析了现有提取方法的局限性。然后，深入探讨了包括时域平均、循环平稳分析、稀疏表示以及基于深度学习的方法等多种重复瞬态提取技术，并重点分析了它们的优势和适用范围。
【表情识别】基于Gabor特征实现微表情识别系统含Matlab源码
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1 简介 表情识别的研究目标是让计算机能够自动识别出人的表情信息,从而更进一步地增强人机交互的友好性及智能性.但是由于人脸表情识别涉及图像处理,计算机视觉,应用数学等学科的融合,正是由于这种多学科交叉的复杂性和特殊性,使得表情识别相对比较困难,当前人们仍面临着许多亟待解决的问题.作为一个典型的模式识别系统,人脸表情识别主要包括以下三个方面:人脸检测,人脸表情特征的提取,人脸表情分类.本文以人脸表情为主要研究对象,以人脸表情识别算法为主要研究目的,对人脸表情特征提取以及人脸表情特征分析等问题进行了较深入的研
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