基于局部SVM分类器的表情识别方法

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cm603

【摘要】

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提出了一种新的视频人脸表情识别方法.该方法将识别过程分成人脸表情特征提取和分类2个部分，首先采用基于点跟踪的活动形状模型（ASM）从视频人脸中提取人脸表情几何特征；然后，采用

【作者】

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孙正兴徐文晖

【机构】

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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2008年5期

【关键词】

：

人脸表情识别局部支撑向量机活动形状模型几何特征 facial expression recognition local SVM active shape

【基金项目】

：

National High Technology Research and Development Program （ 863 ） of China （ 2007AA01Z334 ） , National Natural Science Foundation of China （69903006, 60373065, 0721002） , New Century Excellent Talents

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提出了一种新的视频人脸表情识别方法.该方法将识别过程分成人脸表情特征提取和分类2个部分，首先采用基于点跟踪的活动形状模型（ASM）从视频人脸中提取人脸表情几何特征；然后，采用一种新的局部支撑向量机分类器对表情进行分类.在Cohn-Kanade数据库上对KNN、SVM、KNN-SVM和LSVM 4种分类器的比较实验结果验证了所提出方法的有效性.

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