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???????? 提出一種基于DCT-BP 神經網絡的人臉表情識別算法，先對圖像進行灰度均衡與
圖像平滑的預處理，然后利用離散余弦變換提取圖像的表情特征參數，變換后的數據量大大減小，而且不會丟失圖像所攜帶的關鍵信息，最后利用前向反饋神經網絡算法進行識別。
【關鍵詞】表情識別，離散余弦變換，誤差向傳播算法，前向神經網絡
???????? 近三十年來，人工智能獲得了迅速的發展，在模式識別、人工神經網絡、機器學習、專家系統等學科領域都得到了廣泛應用，因此被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。
???????? 隨著計算機智能化的發展，人們試圖賦予這些機器以類似于人的感情，使得人工智能更加完整。例如，人們在通過網絡交流時，在接收到所需要的信息之外，還希望了解對方的情感狀態，幫助我們在交流過程中及時作出調整。因此，情感信息處理作為一門嶄新的學科得到了國內外科研機構的關注。人臉表情蘊涵了豐富的情感信息，實驗表明，通過識別人類面部表情來判斷其情感狀態可以達到80％的正確率[1]，利用計算機進行人臉表情識已成為情感信息處理的一個熱點。
圖像平滑的預處理，然后利用離散余弦變換提取圖像的表情特征參數，變換后的數據量大大減小，而且不會丟失圖像所攜帶的關鍵信息，最后利用前向反饋神經網絡算法進行識別。
【關鍵詞】表情識別，離散余弦變換，誤差向傳播算法，前向神經網絡
???????? 近三十年來，人工智能獲得了迅速的發展，在模式識別、人工神經網絡、機器學習、專家系統等學科領域都得到了廣泛應用，因此被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。
???????? 隨著計算機智能化的發展，人們試圖賦予這些機器以類似于人的感情，使得人工智能更加完整。例如，人們在通過網絡交流時，在接收到所需要的信息之外，還希望了解對方的情感狀態，幫助我們在交流過程中及時作出調整。因此，情感信息處理作為一門嶄新的學科得到了國內外科研機構的關注。人臉表情蘊涵了豐富的情感信息，實驗表明，通過識別人類面部表情來判斷其情感狀態可以達到80％的正確率[1]，利用計算機進行人臉表情識已成為情感信息處理的一個熱點。
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