| 结合LBP和SVM的视频表情识别方法 |
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| 作者姓名： | 姚丽莎 徐国明 房波 何世雄 周欢 |
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| 作者单位： | 安徽新华学院 信息系统软件研究所,安徽 合肥230088;安徽新华学院 信息系统软件研究所,安徽 合肥230088;安徽新华学院 信息系统软件研究所,安徽 合肥230088;安徽新华学院 信息系统软件研究所,安徽 合肥230088;安徽新华学院 信息系统软件研究所,安徽 合肥230088 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅科技项目;安徽省质量工程建设项目;安徽新华学院校级重点科研项目 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 表情识别 视频 LBP SVM |
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