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提出基于微粒群优化算法（PSO）的隐马尔科夫模型（HMM）训练算法，分别用PSO和量子微粒群优化算法进行HMM的参数估计，以提高HMM的性能。将改进的HMM算法应用于人脸表情识别，采用离散余弦变换提取表情特征向量。实验结果表明，该算法能有效提高表情识别率，解决HMM的参数估计问题。
基于HMM和微粒群优化算法的表情识别
【摘 要】
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提出基于微粒群优化算法（PSO）的隐马尔科夫模型（HMM）训练算法，分别用PSO和量子微粒群优化算法进行HMM的参数估计，以提高HMM的性能。将改进的HMM算法应用于人脸表情识别，采用离散余弦
【机 构】
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广州航海高等专科学校基础部,广州航海高等专科学校计算机与信息工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年13期
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（04300614）
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