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一种特征融合算法的表情识别
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作者 陈锋军 王志良 +2 位作者 徐正光 王玉洁 刘文定 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期262-264,共3页
对人脸表情图像进行分割得到眉区、眼区和嘴部区域,再对分割出来的表情区域利用高维局部自相关(HLAC)计算特征并得到加权的特征向量,其中加权系数根据心理学中的FACS表情测量理论选取,最后利用近邻中心距离分类器进行表情识别。实验基于... 对人脸表情图像进行分割得到眉区、眼区和嘴部区域,再对分割出来的表情区域利用高维局部自相关(HLAC)计算特征并得到加权的特征向量,其中加权系数根据心理学中的FACS表情测量理论选取,最后利用近邻中心距离分类器进行表情识别。实验基于CMU-PITTSBURGH表情图像库,在没有增大计算量的前提下相比PCA方法,特征融合(HLAC+WPCA)的方法显著地提高了表情的识别率。 展开更多
关键词 表情识别 特征融合 高维局部自相关 加权主元分析
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