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1. 1:山东大学信息科学与工程学院
2. 2:山东大学信息科学与工程学院
3. 3:山东大学信息科学与工程学院,济南,250100
4. 4,济南,250100
Published:2008
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Facial expression recognition method based on DWT&SVM[J]. 2008, (2): 207-210.
DOI:
Facial expression recognition method based on DWT&SVM[J]. 2008, (2): 207-210. DOI:
提出了一种能量特征与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。首次提出了小波能量特征在表情识别中的应用。由于小波能量特征具有表现表情纹路的能力
与人脸表情识别的要求正好相符
所以把小波能量特征加入到原始图像中
再用Fisher线性判别法(FLD)进行特征提取
然后采用SVM进行识别。通过对在日本JAFFE人脸表情库中的七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)进行实验
验证了该方法的有效性。它不仅能获得高的表情识别率
而且过程简单
易于实现。
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