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随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用.通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法.对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间.再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板.对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类.使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95.8%的识别率. 相似文献
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哺乳动物腭板发育受到多个信号通路以及转录因子的精密调控,参与该过程的基因突变常常会导致腭裂.Msx1是腭板发育调控的关键基因,其突变与腭裂密切相关.本研究利用条件性Msx1过表达小鼠,采用HE染色分析Msx1过表达小鼠腭板的表型,采用免疫组化研究Msx1过表达小鼠腭板的细胞增殖和腭板骨分化情况,利用RNA-seq测序分... 相似文献
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自闭症存在明显的面部知觉缺陷.通过对文献进行分析,文章对自闭症的面部知觉缺陷的脑机制进行了概括.结果显示:1)对个人面孔的识别是进行人际交往和成功在一个社会群体中发挥作用的一个重要成分,这与自闭症存在的社会发展缺陷有着密切联系.2)神经心理学研究表明,面部知觉控制是由梭状回(枕颞叶内侧回)中部内侧出现的一小块皮质区所控... 相似文献
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基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms. 相似文献
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一种新的人脸特征定位及识别的方法 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种基于主成分分析的人脸特征定位及识别的方法,利用剩余误差能量作为准则进行人脸特征定位,并对人脸图像提取主成分特征进行识别,经实验表明该方法能处理人脸图像变化较大的情况,具有计算量较小,定位精度高,识别率高的优点。 相似文献
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