为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。

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【图像识别】基于LBP+LPQ算法融合人脸表情识别matlab源码.md

利用keras搭建学习模型，学习人脸表情数据库，在视频流上利用OpenCV人脸识别模型采集人脸，并根据人脸表情进行分类，代码含有数据集，软件利用Python开发

针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在，用于入脸表情分类时，不仅实时性难以达到要求，而且识 别精度也存在不确定性。为提高速度，加快收敛，提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经 网络的人脸表情识别方法。

这个数据库是在 Cohn-Kanade Dataset 的基础上扩展来的，发布于2010年。这个数据库比起JAFFE 要大的多。 这个数据库包括123个subjects, 593 个 image sequence，每个image sequence的最后一张 Frame 都有action units 的label，而在这593个image sequence中，有327个sequence 有 emotion的 label。这个数据库是人脸表情识别中比较流行的一个数据库，很多文章都会用到这个数据做测试。

用支持向量机实现人脸表情分类,用支持向量机实现人脸表情分类用支持向量机实现人脸表情分类

7种表情

CK+人脸表情数据集

希望对做表情变换、表情识别的朋友有所帮助