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摘要:
提出了一种新的人脸表情识别技术,即采用两个不同的特征集相结合的集成方法。首先,使用 Gabor滤波器和局部二进制模式建立支持向量机分类器池,然后使用多目标遗传算法搜索最佳的集合作为目标函数,最佳集合确保了低错误率和集合规模的最小化。分别在 JAFFE 和 Cohn-Kanade 两个人脸库上设计实验。研究结果表明:本文所提出的方法比使用单一的特征集和单分类器的传统方法提高了5%和10%的识别率。
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文献信息
篇名 特征集和分类器融合技术在表情识别中的应用
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人脸表情识别 分类器集成 Gabor滤波器 局部二进制模式
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 电工电信、自动化与计算机
研究方向 页码范围 48-54
页数 7页 分类号 TP391
字数 4241字 语种 中文
DOI
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 郭理 石河子大学信息科学与技术学院 56 366 8.0 17.0
2 高攀 石河子大学信息科学与技术学院 24 46 4.0 4.0
3 汪传建 石河子大学信息科学与技术学院 26 81 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸表情识别
分类器集成
Gabor滤波器
局部二进制模式
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
出版文献量(篇)
3214
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7
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19453
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