【摘 要】
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人机智能交互(Human-Computer Intelligent Interaction,旨在使人类更自然地使用计算机)是近年来蓬勃发展的科学领域,我们知道要想让计算机能和人自然交流需要计算机拥有人类
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人机智能交互(Human-Computer Intelligent Interaction,旨在使人类更自然地使用计算机)是近年来蓬勃发展的科学领域,我们知道要想让计算机能和人自然交流需要计算机拥有人类的交流技能,而人类的交流技能之一便是能了解人的情感状态,而人脸表情能极其丰富地展现一个人的情感状态.在这篇论文中我们应用Mahalanobis距离来对人脸的四种表情:中性脸、高兴、惊讶、悲伤进行分类.首先我们选择使Fisher准则函数达到最大值的线性变换矩阵W,用W将所有的样本向量投影到新的坐标系并计算四类表情集合在此坐标系中的均值向量,在新坐标系内计算每一样本向量到各个均值向量的Mahalanobis距离,该样本到哪一个均值向量的Mahalanobis距离最小则将该向量对应的表情归到相应的类,采用这种方法得到的识别率为:80.25％.
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