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一种基于HOG特征的表情识别方法、系统及相关装置

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摘要

本申请提供一种基于HOG特征的表情识别方法，包括：获取面部图像；提取所述面部图像的梯度方向直方图特征；利用主成分分析算法对所述梯度方向直方图特征进行降维；利用SVM模型学习所述梯度方向直方图特征确定若干弱分类器，并利用adaBoost模型根据若干所述弱分类器加权求和得到的增强分类器对所述梯度方向直方图特征进行识别，得到面部表情。本申请通过选择高权重区域的特征来提升分类性能，能够有效识别面部表情，提高面部表情的识别精度。本申请还提供一种基于HOG特征的表情识别系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。

著录项

  • 公开/公告号CN114463813A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州浪潮智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202210073330.8

  • 发明设计人 沈艳梅;宿栋栋;刘伟;阚宏伟;

    申请日2022-01-21

  • 分类号G06V40/16;G06V10/50;G06V10/77;G06V10/764;G06K9/62;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 215100 江苏省苏州市吴中区吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

  • 入库时间 2023-06-19 15:13:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-10

    公开

    发明专利申请公布

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