【摘 要】
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面部表情是人们表达情感和意向最有效、自然、快捷的方式.表情的发生主体不同,程度不同,导致了表情的自发性.基于这一难点,建立了一种人脸运动单元（action units,AUs）及面部表
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,北京科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170115);国家自然科学基金重点资助项目(61432004);国家科技支撑计划资助课题(2014BAF08B04);镇江市“331计划”第七批引进人才资助项目;北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心资助项目
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面部表情是人们表达情感和意向最有效、自然、快捷的方式.表情的发生主体不同,程度不同,导致了表情的自发性.基于这一难点,建立了一种人脸运动单元（action units,AUs）及面部表情间的概率关系模型,该模型将人脸分为眉眼区域和嘴巴区域两部分,采用Gabor小波提取区域特征,通过K临近（K nearest neighbor,KNN）与贝叶斯网络（Bayesian network,BN）相结合的机器学习算法进行自动AUs表情识别.这种改进的机器学习算法,通过训练数据以及主观的先验知识进行模型学习,为AUs
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