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面部表情识别的图像序列使用多层次支持向量机

文摘

面部表情传达一个人的情绪状态观察家来说,非语言沟通的形式。面部表情的识别起着至关重要的作用在人机接口领域(HMIs)。大多数现有的自动化系统关于面部表情对识别率的影响。七个面部表情用于这项工作是快乐,惊喜,悲伤,恐惧,愤怒,厌恶,和中立。本文提出了多层次SVM获得高精度的识别每一个面部表情。面对一个图像序列使用Viola-Jones检测算法。这里使用基于几何和外观特征提取。使用图像归一化和几何特征提取的阈值技术和最优选择特征点通过计算熵。当地定向模式(自民党)+定向模式方差(LDPv)描述符有助于提取基于外观特性包含边缘,景点和面部图像的角落。最后,提出了分类器的性能评估。 Cohn-Kanade database is used to train and test the facial expression recognition system.

Geethu G S, Kamatchi T

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