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脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果。为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果。实验结果表明了该方法的正确性。
基于Gabor滤波的多分类器集成人脸表情识别
【摘 要】
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脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果。为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果。实验结果表明了该方法的正确性。
【机 构】
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中南大学
【出 处】
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长沙交通学院学报
【发表日期】
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2005年02期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金
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