【图像识别】基于支持向量机算法svm实现脸部动态特征人脸表情识别附matlab代码
1 简介
人脸表情识别技术涉及情感计算,图像处理,机器视觉模式识别,生物特征识别等研究领域,是一个极富挑战性的交叉课题.该文介绍一种基于lpq特征,利用支持向量机(SVM)进行分类的人脸表情识别技术.
本实验中使用了近年非常流行的SVM（支持向量机）分类器。分类器的工作分两步 ：训练和测试。先对样本进行学习，将样本进行预判别，将提取的特征向量进行学习和分类，将类分好后，再将测试对象经过分类器即可将测试对象进行分类判别，对于本实验来说，也就实现了人脸的识别。传统的分类器只考虑对训练样本的拟合情况，以最小化训练集上的分类错误为目标，通过提供充足训练样本来提高分类器在测试集上的识别率。因此在训练样本有限的情况下，即在小训练样本时，传统分类器并不能保证有效的分类精度。SVM 的分类思想是以结构化风险最小化为基础，兼顾训练误差与测试误差的最小化，具体体现在分类模型和模型参数的选择上。可以在小样本问题方面有效地保障分类精度。非线性 SVM（非性线支持向量机）的思路是 ：寻找一个从低维到高维的映射空间，使得原来低维空间不易区分的特征，投射到高维度空间使其可分性更高。而在高维特征空间中求解支持向量机的超平面，投影回原低维空间时就呈现出一个非线性的曲面，因此称之为非线性支持向量机。非线性支持向量机的关键是如何从低维度映射到高维度，该映射关系被称为核函数，理论上需要满足 Mercer 定理（任何半正定的函数都可以作为核函数）。本文使用目前主流的 RBF（径向基核函数），即实现的是基于 RBF 的支持向量机分类器。
2 部分代码
% 输入参数说明：img为图片信息，winSize为窗口大小，decorr为指示是否使用反关系，freqesti【图像识别】基于支持向量机算法svm实现脸部动态特征人脸表情识别附matlab代码相关推荐
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