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一种新的非特定人表情识别方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.55 MB | 2017-11-22

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　　针对复杂状况下传统表情识别方法存在的问题，提出一种新的非特定人表情识别方法。该算法首先提取每张表情图像的HOG特征和Haar小波特征，然后将两种不同的特征串行融合得到整幅图像的特征，最后通过SVM多分类器完成各层人脸表情的分类识别。在JAFFE人脸表情库上的仿真实验中，该方法的分类准确率达到87.9%，平均时耗达到10. 296 6 s。对比实验结果表明，所提算法具有更高的识别率、更好的实时性和更强的鲁棒性。
 

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