基于GLCM和CGA的人脸表情识别方法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于GLCM和CGA的人脸表情识别方法研究
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：428 K

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文档介绍：提出基于灰度共生矩阵(GLCM)和混沌遗传优化算法(CGA)的人脸表情识别方法(FER).为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性,遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法(CGA);通过灰度共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域(ROI)和特征提取结合成一步;最后利用支持向量机(SVM)进行图像分类.理论和实验证明,该方法实现简单且切实可行.
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