面向视频序列表情分类的LSVM算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 39次 | 上传用户：likemagicliyong

【摘要】

：

为了提高基于视频序列的表情识别精度,在KNN-SVM算法的基础上提出局部SVM分类机制,并将其用于视频序列中的表情分类.对于一个待分类的几何特征样本,首先在训练集中寻找该样本的k个近邻样本,然后根据这k个近邻样本和待分类样本的相似度信息,重新构建局部最优的SVM分类决策超平面,用来对该几何特征样本进行分类.在Cohn-Kanade数据库中的对比实验表明,该分类器有效地提高了表情分类的精度.

【作者】

：

徐文晖孙正兴

【机构】

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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

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计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2009年04期

【关键词】

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表情识别局部SVM KNN-SVM 几何特征 facial expression recognition local SVM KNN-SVM geometri

【基金项目】

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基金项目：国家自然科学基金（69903006,60373065）,国家“八六三”高技术研究发展计划（2007AA012334）,教育部薪世纪优秀人才资助计划（NCET-040460）.

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