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基于ICA和SVM的人脸表情识别  
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【英文篇名】 Facial Expression Recognition Based on Independent Component Analysis and Support Vector Machines
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 朱战立; 侯森;
【英文作者】 ZHU Zhan-li; HOU Sen(Xi'an Petroleum University; Computer College; Xi'an 710065; China);
【作者单位】 西安石油大学计算机学院;
【文献出处】 电脑知识与技术 , Computer Knowledge and Technology, 编辑部邮箱 2010年 31期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人脸表情识别; 独立成分分析; 支持向量机;
【英文关键词】 face expression recognition; independent component analysis(ICA); support vector machines(SVM);
【摘要】 利用独立成分分析方法提取人脸表情特征并利用SMV进行分类判决。实验表现了SMV在进行表情识别的特点,显示了SVM在人脸表情识别上的可行性和有效性。
【英文摘要】 This paper proposes an algorithm which adopts Independent Component Analysis(ICA) to extract face expression feature and Support Vector Machines(SVM) to recognize.Experimental found that during face recognition features of SVM and results show that the algorithm is feasible and effective for face expression recognition.
【更新日期】 2010-12-20
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 人脸表情识别(Face Expression Recognition,FER)是计算机自动人脸表情识别的简称,指利用计算机技术对人脸表情信息进行特征提取,按照人的认识和思维方式加以归类和理解,进而从人脸信息中去分析理解人的情绪,是计算机视觉研究的重要组成部分。表情识别的核心在于表情特征的提取

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