【摘 要】
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将Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ多子空间分类方法用于面部表情识别；针对传统多子空间分类方法中的问题和缺点，提出了两种变维分类方法——静态变维分类和动态变维分类．根据脸部不同区域所含表情成分的不同，将人脸图像划分成表情子区域，构成表情子图像；并分别对各类表情子图像集求解其表情特征子空间．在识别时，用变维分类方法把表情子图像分别投影到各个表情特征子空间上，根据该图像与其在表情特征子空间的投影之间的相似性来进行分类
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);
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将Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ多子空间分类方法用于面部表情识别；针对传统多子空间分类方法中的问题和缺点，提出了两种变维分类方法——静态变维分类和动态变维分类．根据脸部不同区域所含表情成分的不同，将人脸图像划分成表情子区域，构成表情子图像；并分别对各类表情子图像集求解其表情特征子空间．在识别时，用变维分类方法把表情子图像分别投影到各个表情特征子空间上，根据该图像与其在表情特征子空间的投影之间的相似性来进行分类．
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