proiect_diploma-Elena_Gheorghiu

资 源 简 介

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详 情 说 明

一种高效的人脸表情识别方法通过多重特征处理实现精准判断。系统首先对输入的人脸图像进行标准化预处理，提取出包含关键表情特征的第一特征区域。接着创新性地引入旋转运算机制，通过将第二特征区与第一特征区进行特定角度的比对运算，生成具有更高区分度的第三特征区。

核心识别逻辑建立在特征区域的动态比较上：当系统检测到第三特征区与原始特征区存在显著差异时，会通过计算两者间的倾斜角度来分析表情变化。这种双重验证机制不仅能识别基础表情方向，还能通过预设的偏差阈值来判断细微表情变化，显著提升了传统表情识别算法对侧脸、低头等非正面表情的识别准确率。

该方法特别优化了光线变化和部分遮挡场景下的稳定性，旋转特征比对的方式有效克服了传统算法对图像角度敏感的缺陷。实验数据显示，该技术在复杂环境下的识别性能比常规方法提升约15-20%，尤其在惊讶、轻蔑等细微表情的判别上展现出独特优势。