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摘要:
目前,人脸表情的整体识别率普遍不高,严重制约了它的实际应用.为了解决这一问题,提出了一种新的人脸表情识别方法.该方法分为粗分类层次和细分类层次,在粗分类层次,通过SVD方法提取表情特征信息,并结合HMM模型粗识别;在细分类层次,采用Gabor小波+PCA+LDA的方法提取特征,并结合HMM模型细识别.理论分析和实验结果表明,该方法与其它方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的整体识别率.
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文献信息
篇名 双层次分类方法下的人脸表情识别
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 人脸表情 双层次分类 SVD HMM Gabor小波
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 94-96,103
页数 分类号 TP3
字数 3362字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2010.10.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏两河 16 31 4.0 5.0
2 李烈熊 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸表情
双层次分类
SVD
HMM
Gabor小波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
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