人脸表情识别技术对微表情的研究分析

随着人们对情感智能的需求日益增大,情绪识别在复杂的社交中变得尤为重要。为减少微表情识别的误差,本文提出一种高效的微表情、微动作的识别算法。该算法使用fer2013/IMDB数据集、WiderFace数据集对YoLov5Face进行重训练,将YoLoV5Face检测到的人脸区域输入于Gabor小波变化、OpenCv实现对于外貌特征的提取,并利用AdaBoost机器学习算法实现表情的分类与识别。实验的结果表明,该算法具有较好的准确性和鲁棒性。