| 基于GLCM和CGA的人臉表情識(shí)別方法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：428 K | |
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| 文檔介紹：提出基于灰度共生矩陣(GLCM)和混沌遺傳優(yōu)化算法(CGA)的人臉表情識(shí)別方法(FER).為了消除遺傳算法中個(gè)體在解空間內(nèi)分布的不均勻性,利用混沌的隨機(jī)性,遍歷性和規(guī)律性,將混沌引入到遺傳算法中,由此得到了混沌遺傳優(yōu)化算法(CGA);通過灰度共生矩陣提取出的特征和改進(jìn)后的混沌遺傳優(yōu)化算法,將人臉表情識(shí)別的尋找感興趣區(qū)域(ROI)和特征提取結(jié)合成一步;最后利用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行圖像分類.理論和實(shí)驗(yàn)證明,該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且切實(shí)可行. | |
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