基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

• 作者: 刘松 应自炉
• 来源期刊: 五邑大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部特征 整体特征 表情识别 支持向量机(SVM) 信息融合
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7302.2005.04.006

摘要

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别.该方法首先对预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应自炉	五邑大学信息学院	55	346	8.0	16.0
2	刘松	五邑大学信息学院	1	6	1.0	1.0