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提出了一种结合Gabor变换与神经网络树的面部表情自动分类方法。通过调整Gabor滤波器参数可以建立低信息冗余的Gabor表情特征。与线性判别分析方法相比,本文提出的方法在表情分类应用中更加稳定有效。实验结果表明Gabor特征提取位置的对应性在面部表情自动分类准确性上具有关键作用。
基于神经网络树的面部表情自动分类方法
【摘 要】
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提出了一种结合Gabor变换与神经网络树的面部表情自动分类方法。通过调整Gabor滤波器参数可以建立低信息冗余的Gabor表情特征。与线性判别分析方法相比,本文提出的方法在表情分类应用中更加稳定有效。实验结果表明Gabor特征提取位置的对应性在面部表情自动分类准确性上具有关键作用。
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学无线电工程学院
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2008年03期
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