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摘要
本发明公开了一种人脸表情图像的增强识别方法,包括以下步骤：1)利用基于Haar特征的Adaboost级联检测器进行人脸定位,框出人脸部分并裁剪,对裁剪后的图像进行图像预处理后保存图像；2)利用回归模型中的级联回归树算法建立人脸表观到人脸形状之间的映射关系,并提取面部特征点；3)利用人脸面部表情表征模型计算相应欧氏距离,得到表征人脸表情特征的六元数组；4)利用随机森林算法训练分类模型,将六元数组输入到训练好的模型中实现分类识别。本发明能够在识别标准姿态人脸表情图像的基础上,较好地识别有一定头部偏转的人脸表情图像,识别效率较高,运行速度较快,满足实际应用需求,更加适用于实际场景。
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