1、如今的社會(huì)里，計(jì)算機(jī)在各行各業(yè)中逐漸替代并超越人類的能力，而讓計(jì)算機(jī)擁有和人類一樣甚至更高的智能是我們?cè)S多人奮斗一生的目標(biāo)。人的智能由理性的邏輯思維和感性的情感思維構(gòu)成，而人與人之間最直接和主要的傳遞情感途徑就是表情。本文的主要研究?jī)?nèi)容是優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)選擇并將其運(yùn)用到動(dòng)態(tài)人臉表情識(shí)別分類，核心的研究工作如下：
　　本文將蟻群算法、網(wǎng)格算法和網(wǎng)格劃分思想有機(jī)結(jié)合，提出多維參數(shù)尋優(yōu)智能算法一 AGM算法。理論上蟻群算法能將解決問

2、題的快速性、全局優(yōu)化特性和一定用時(shí)內(nèi)解法的合理性相融合；網(wǎng)格搜索思想又克服了蟻群算法的早熟性收斂；網(wǎng)格劃分思想在保證搜索精度的基礎(chǔ)上降低了搜索復(fù)雜度，正是通過這三者的有機(jī)結(jié)合共同組成了 AGM算法。而在本文支持向量機(jī)應(yīng)用所實(shí)際遇到的四維參數(shù)尋優(yōu)中，A G M算法也有較好的表現(xiàn)。
　　本文提出和設(shè)計(jì)了跨平臺(tái)實(shí)時(shí)表情識(shí)別解決方案，該方案主要采用級(jí)聯(lián)分類器、人眼輔助角度修正、圖像預(yù)處理、Gabor濾波、P C A降維、參數(shù)優(yōu)化和SVM分