【摘 要】
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随着人工智能和人脸表情识别技术的不断发展,现有的人脸表情识别方法取得了不错的效果。但是,对于存在姿态变化较大的表情库,如何提取稳健有效的表情特征,仍然是人脸表情识别
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随着人工智能和人脸表情识别技术的不断发展,现有的人脸表情识别方法取得了不错的效果。但是,对于存在姿态变化较大的表情库,如何提取稳健有效的表情特征,仍然是人脸表情识别需要面对的问题。受尺度不变变换特征的启发,在块LBP特征提取中引入主方向信息,使得提取的特征具有一定的旋转不变性,利用投票决策SVM分类器最终完成了表情识别任务。通过在公共表情库JAFFE和Cohn-Kanade上进行实验,平均识别率均达到95.5%以上,且时间性能得以有效提升。
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