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摘要:
为实现多源特征的优势互补并融合多分类器的决策结果,提出一种改进的多特征表情识别方法.利用链码编码刻画表情形状特征并构建形变特征描述面部几何变化,构造Gabor特征融合图以表征表情局部纹理细节.采用支持向量机分类器分别获取3类特征的类别后验概率并在决策级实现多分类器的融合.在有监督学习下提出一种基于粒子群算法的权重寻优策略求解最优融合权重.Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法在平均识别率和鲁棒性方面均优于单分类器识别方法,与现有的多分类器融合方法相比,权重寻优策略在识别率和可靠性方面更优.
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文献信息
篇名 基于多特征决策级融合的表情识别方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 决策级融合 主动形状模型 链码 形状特征 形变特征 Gabor纹理特征 粒子群寻优
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 171-176
页数 6页 分类号 TP18
字数 5450字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.032
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 胡敏 合肥工业大学计算机与信息学院 116 1456 20.0 34.0
2 黄忠 安庆师范学院物理与电气工程学院 37 132 7.0 10.0
6 刘娟 安庆师范学院物理与电气工程学院 17 69 4.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
决策级融合
主动形状模型
链码
形状特征
形变特征
Gabor纹理特征
粒子群寻优
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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