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提出了一种多特征融合的表情识别模型:首先,对预处理后的图像提取2种局部描述算子Gabor特征和多元中心化二值模式特征,根据对表情的贡献程度划分表情子区域;其次,通过主成份分析法对表情子区域的特征向量进行降维,并构建随机子空间训练分类器;最后,利用Bagging技术提高多分类器的分类性能,并采用加权投票的融合规则进行决策判别.人脸表情库的实验结果表明,此方法有很好的鲁棒性和识别率.