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基于SVM与C4.5混合分类器的人脸表情识别
被引量:
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作者
刘帅师
陈奇
程曦
《长春工业大学学报》
CAS
2016年第2期150-158,共9页
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。...
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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关键词
人脸表情识别
C4.5
决策树
SVM
混合特征提取
决策树减枝
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职称材料
题名
基于SVM与C4.5混合分类器的人脸表情识别
被引量:
1
1
作者
刘帅师
陈奇
程曦
机构
长春工业大学电气与电子工程学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2016年第2期150-158,共9页
基金
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)
文摘
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%。
关键词
人脸表情识别
C4.5
决策树
SVM
混合特征提取
决策树减枝
Keywords
facial expression recognition
C4.5 decision tree
SVM
hybrid feature extraction
decision tree pruning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM与C4.5混合分类器的人脸表情识别
刘帅师
陈奇
程曦
《长春工业大学学报》
CAS
2016
1
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参考文献
引证文献
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