基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法

• 作者: 唐京海 张有为
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 支持向量机 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.11.004

摘要

文章通过Fisher's Linear Discriminant(FLD)提取静态人脸表情特征,采用"一对一"支持向量机分类器进行了多种表情识别.在JAFFE人脸表情库上分别进行了测试人参与训练和不参与训练两种方案仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,支持向量机都取得了更好的识别结果,说明了支持向量机分类器应用于表情识别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张有为	北京航空航天大学电子信息工程学院	26	447	10.0	21.0
3	唐京海	北京航空航天大学电子信息工程学院	5	97	3.0	5.0