【摘 要】
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针对人脸表情识别特点,首先使用几何特征与基于灰度共生矩阵纹理特征的低维混合特征提取方法来提取易分类表情图片的特征向量,然后使用C4.5决策树分类器识别出脸部变化较为明
【基金项目】
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吉林省科技发展计划青年科研基金资助项目（20140520065JH）, 长春工业大学科学研究发展基金资助项目（2010XN07）
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针对人脸表情识别特点,首先使用几何特征与基于灰度共生矩阵纹理特征的低维混合特征提取方法来提取易分类表情图片的特征向量,然后使用C4.5决策树分类器识别出脸部变化较为明显的表情,再使用SVM支持向量机对较难分类表情图片进行分类。实验结果表明,通过改变决策树算法剪枝中错误样本比率的方法可以获得最佳预测精度,识别率达到90%。
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