人脸表情识别
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人脸表情识别的预处理和描述特征
面部微表情包含有关于人们如何感觉 不能信息，甚至当他们在—诱惑着隐藏自己的情绪。以前，很少有研究已经完成，以检测和识别使用计算机视觉方法的微表情。在这段代码中，实现了从自发的微表情数据库的检测与分类 阳离子微表情，经过预处理和使用Haar特征的原始图像裁剪，利用局部二元模式在三个正交平面（LBP-TOP）和局部灰度编码方式对三个正交平面（lgcp-top）描述符和支持向量机（SVM）作为检测和识别算法。结果显示精度相媲美的其他工作。 -
人脸表情识别实现
采用图片库，在检测阶段，首先对图片进行灰度化处理，光照补偿，然后进行去噪，进行图片边缘化处理，在进行归一化，使得图片一致，在特征提取过程中用PCA主成分分析法，对图片特征进行提取，然后投影在向量空间中，最后对测试图片进行最近距离的计算，从而选定最符合的表情模型。 -
人脸表情识别的Gabor小波变换
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 -
