人脸表情识别的Gabor小波变换

资 源 简 介

人脸表情识别的Gabor小波变换，最终得到5个尺度，8个方向的不同特征，此程序参考文件Gabor feature classification using enhanced FLD model facial recognition

详 情 说 明

人脸表情识别的Gabor小波变换是一种常用的方法，通过对人脸图像进行处理，可以得到一系列不同尺度和方向的特征。这些特征可以用于人脸识别和表情分类等应用。在这个方法中，我们使用了Gabor小波变换，并结合了改进的Fisher线性判别模型，以提高识别的准确性。具体而言，我们使用了5个尺度和8个方向的Gabor小波核函数，通过对图像进行卷积运算，得到了一组具有较好区分度的特征。这些特征可以用于进行人脸表情识别，以识别和分类不同的表情。此程序参考了文件《Gabor feature classification using enhanced FLD model facial recognition》，并在此基础上进行了改进和优化。通过使用这种方法，我们可以更好地理解和分析人脸表情，为进一步的研究和应用提供了基础。