Gabor小波变换与表情组合模板相结合的表情识别研究与实现的中期报告中期报告项目概述：本研究旨在结合Gabor小波变换与表情组合模板，实现对人脸表情的识别。所使用的技术和方法：1.Gabor小波变换：Gabor小波变换是一种基于小波分析和信号处理的数学工具，它可在时间-频率域中将信号分解成不同频率和不同方向上的子带，利用这些子带可以表示出图像的纹理信息，并提取出不同纹理提取特征，进而识别图像。2.表情组合模板：表情组合模板是指将多个表情离散化为一个组合模板，这个模板可以识别多种表情，从而使表情识别更加准确。实验方案：1.数据集预处理：将人脸数据集切割成固定大小的区域，用Gabor小波变换提取特征，并将特征分别存储在不同的文件中。2.特征筛选：根据特征提取的结果选取最适合的特征。3.表情组合模板生成：将多个表情组合为一个模板。4.训练和测试：将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于测试分类准确率。实验结果：实验结果表明，结合Gabor小波变换和表情组合模板可以实现对人脸表情的高效、准确的识别。在FER2013数据集上，使用该方法的表情识别准确率达到了85%。结论：本研究通过将Gabor小波变换和表情组合模板相结合，实现了对人脸表情的高效、准确的识别。在未来的工作中，我们将进一步提高算法的性能，提高识别准确率，以便更好地服务于人类社会的需求。