基于Gabor小波和SSA优化的SVM人脸表情识别研究

作者：张辉; 王杨^*; 王子凡; 朱强军; 张广海

来源：太原学院学报(自然科学版), 2023, 41(04): 65-71.

DOI：10.14152/j.cnki.2096-191X.2023.04.011

• Gabor小波
• 麻雀搜索算法
• 支持向量机
• 表情识别

针对传统支持向量机网格搜索算法寻优时间长，提出了一种识别率较高而且计算快速的人脸表情识别的方法。首先，使用Gabor小波技术获取人脸表情纹理特征，然后，经主成分分析法降维，得到图像的关键特征，将这些特征输入到经麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化的支持向量机(support vector machine, SVM)进行表情的分类。在JAFFE数据集上进行实验识别率可达90.69%,在CK+数据集上识别率可达99.00%,并且在此数据集上和传统的网格搜索算法对比，在寻优的时间上更有优势。

• 单位
  安徽师范大学皖江学院; 安徽师范大学