【摘 要】
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人脸表情识别具有巨大的发展潜力,可用于智能人机交互、大众娱乐、安全驾驶、辅助医疗和在线教育等应用场景。文中提出一种新的表情识别算法。首先,通过局部二值模式(LBP)、
【基金项目】
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西藏自然科学基金（XZ2017ZRG-53(Z)）;校内重大培育（19MDZ03）;陕西省教育厅专项（19JK0887）;大学生创新创业训练项目（S201910695060)
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人脸表情识别具有巨大的发展潜力,可用于智能人机交互、大众娱乐、安全驾驶、辅助医疗和在线教育等应用场景。文中提出一种新的表情识别算法。首先,通过局部二值模式(LBP)、局部矢量模式(LVP)和Gabor局部矢量模式(GLVP)创建参考人脸表情,从参考人脸表情提取各类表情特征;其次,采用布谷鸟搜索算法将提取的特征进行聚类;最后,在测试阶段,利用极限学习机(ELM)依据不同表情类别的不同特征进行识别;并对所提出的算法和现有K最近邻(KNN)分类算法、支持向量机(SVM)方法,从识别精度和误差等角度进行了分析比较
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