基于Gabor小波和SSA優(yōu)化的SVM人臉表情識別研究

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摘要：針對傳統(tǒng)支持向量機網(wǎng)格搜索算法尋優(yōu)時間長，提出了一種識別率較高而且計算快速的人臉表情識別的方法。首先，使用Gabor小波技術(shù)獲取人臉表情紋理特征，然后，經(jīng)主成分分析法降維，得到圖像的關(guān)鍵特征，將這些特征輸入到經(jīng)麻雀搜索算法（sparrowsearchalgorithm，SSA）優(yōu)化的支持向量機（supportvectormachine，SVM）進行表情的分類。（剩余7181字）