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针对二维人脸表情识别在复杂光照及光照条件较差时．识别准确率较低的问题．提出一种基于RGB—D的融合多分类器的面部表情识别的算法。该算法首先在图像的彩色信息（Y、Cr、Q）和深度信息（D）上分别提取其LPQ，Gabor，LBP以及HOG特征信息．并对提取的高维特征信息做线性降维（PCA）及特征空间转换（LDA），而后用最近邻分类法得到各表情弱分类器．并用AdaBoost算法权重分配弱分类器从而生成强分类器．最后用Baves进行多分类器的融合，统计输出平均识别率。在具有复杂光照条件变化的人脸表情库Curtin