【摘 要】
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针对不同状态和光照条件下的人脸表情识别问题,提出一种基于自适应高斯混合模型（GMM）融合监督式超级向量编码算法。首先,提取重叠图像块;然后,通过自适应GMM提取每个图像块的局
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究项目（14KJB520036）
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针对不同状态和光照条件下的人脸表情识别问题,提出一种基于自适应高斯混合模型（GMM）融合监督式超级向量编码算法。首先,提取重叠图像块;然后,通过自适应GMM提取每个图像块的局部描述子,将图像低维特征映射到高维空间;最后,利用有监督的超级向量编码完成人脸表情识别。在Multi-PIE和BU3D-FE多视点人脸表情数据库上的实验结果显示,本算法在Multi-PIE和BU3D-FE人脸库上的识别率可分别高达91.8%、95.6%,识别一个样本所耗时间仅为0.142 s。相比其他几种较新的算法,本算法取得了更高的
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