结合LBP和SVM的视频表情识别方法

为了提高视频表情实时分类的识别率和实时性,提出LBP特征结合SVM进行决策表情分类的方法。首先获取视频流中的图像并进行预处理,然后使用LBP算子检测人脸,通过多级级联回归树模型对人脸68个关键点进行训练,分别记录表情特征,最后利用SVM训练表情识别模型并预测表情。实验采用Helen dataset作为训练集,CK+数据库作为测试集,平均识别率达到了86.2%,实时性也达到了平均20帧/s。实验结果表明,该方法性能优越,提高了算法的识别率和鲁棒性,同时保证了算法的实时性。     

公共政策制订中公共利益形成分析

公共政策作为政府管理社会公共事务和履行其职能的重要手段之一,本质是代表和实现公共利益,在政策制定中是否存在公共利益以及如何形成公共利益,已成为公共政策研究的重要课题。本文从公共利益的概念出发,认为阿罗不可能定理对公共利益不可能形成的推论存在着理论缺陷,哈贝马斯的协商民主理论从另一新的视野为公共利益的形成提供了理论框架,创建了公共利益形成的制度平台和公民参与的途径。