基于混合分类器的表情识别方法

• 作者: 张志平 汪庆淼
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 隐马尔可夫模型 支持向量机 K近邻距离分类器
• 年，卷（期）: 2010,（23）
• 页码范围: 139-141,145
• 分类号: TP311.52
• 字数: 4663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.23.046

摘要

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器.利用HMM与KNN对测试样本进行判决.当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决.实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志平	苏州大学网络中心	14	66	4.0	7.0
2	汪庆淼	苏州大学计算机科学与技术学院	12	59	4.0	7.0