【摘 要】
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为获得人脸表情变化过程的动态信息,提高表情特征点在动态序列中跟踪的准确性,提出将主动表观模型与高斯金字塔Lucas-Kanada光流法相结合的表情识别方法。构造中性表情的基本
【基金项目】
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辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金项目(LJQ2013013)
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为获得人脸表情变化过程的动态信息,提高表情特征点在动态序列中跟踪的准确性,提出将主动表观模型与高斯金字塔Lucas-Kanada光流法相结合的表情识别方法。构造中性表情的基本主动表观模型,得到中性表情帧中的表情特征点,在动态序列中用高斯金字塔Lucas-Kanada光流法跟踪这些表情特征点,获得表情动态变化信息作为人脸表情特征,用支持向量机方法进行表情分类。在Cohn-Kanade+人脸表情数据库进行实验,实验结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别的准确率。
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