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面部表情识别的Matlab精度验证代码：采用时空Gabor滤波器进行 facial-expression-recognition
资源介绍
matlab精度检验代码
面部表情识别|
的MATLAB
使用时空Gabor滤波器的面部表情识别
使用Cohn-Kanade数据集来测试提出的算法。
它是一个数据集，其中包含针对不同表情的不同人的面部表情视频。
viola_jones_（happy
/
sad
/
surprise）.m只是3个具有相同实现方式的matlab文件，它们具有用于识别人脸的不同文件夹的不同路径。
他们执行面部识别并返回仅面部的96x96裁剪版本。
然后将其用于使用Gabor滤镜提取特征。
ge_filter_longfeatures.m用于从数据集中的视频中提取Gabor特征。
stge_filter_longfeatures.m用于从数据集中的视频中提取时空Gabor要素。
stge_filter_vel_longfeatures.m用于从数据集中的视频中通过速度调整提取时空Gabor要素。
svm_perform.m用于对3类表达式（即快乐，悲伤和惊奇）执行svm分类。
最后，训练后的模型存储为.mat文件。
Matlab内置的交叉验证准确性函数用于测试算法的有效性。
面部表情识别.pdf是所引用的主要