【摘 要】
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针对于静态的灰度图像表情库，提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图
【机 构】
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东南大学自动化学院,南京,210096
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
论文部分内容阅读
针对于静态的灰度图像表情库，提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征，并通过Fisher脸法提取统计特征，利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。与单个特征相比较，该方法利用两种人脸表情特征相且配合进行表情识别，提高了表情识别率以及鲁棒性.
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