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一种基于Gabor特征和稀疏表示的疲劳表情识别方法

摘要

随着社会的发展加快,脑力劳动占据着绝大多数的比例,在如今高压的生活下,很容易导致人的精神疲劳。疲劳会导致很多的负面影响。如何检测出一个人的疲劳程度,成为图像处理领域研究的热门问题。本发明为了解决如何利用稀疏表示分类算法来提高低分辨人脸疲劳表情识别精确度。为了能够有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情判断能力和识别性能,提出一种基于Gabor特征和稀疏表示的疲劳表情识别方法,并且为了进一步降低光照,噪声,以及人脸微变形对人脸疲劳表情识别的影响,将PCA,Gabor这几种人脸表情识别中常用的特征提取方法和稀疏表示相结合。

著录项

  • 公开/公告号CN107239732A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-10-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东工业大学;

    申请/专利号CN201710252930.X

  • 发明设计人 田小路;张灵;罗源;朱思豪;

    申请日2017-04-18

  • 分类号

  • 代理机构广东广信君达律师事务所;

  • 代理人杨晓松

  • 地址 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号

  • 入库时间 2023-06-19 03:28:47

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170418

    实质审查的生效

  • 2017-10-10

    公开

    公开

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