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论文编号 201805-140
论文题目 基于DMF_MeanShift算法的人脸表情识别
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基于DMF_MeanShift算法的人脸表情识别

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杨娜娜 1

杨娜娜(1991-),硕士研究生,主要研究方向:模式识别

邓义 2

邓义(1962-),男,副教授,主要研究图像处理

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1、 重庆大学数学与统计学院,重庆 400020 2、 贵州大学数学与统计学院,贵阳 550025

摘要:提出一种基于DMF_MeanShift算法和SVM相结合的人脸表情识别方法。首先基于改进的CLM模型对人脸特征点定位,为避免拟合过程中特征点收敛到局部极值,迫使定位失败的问题,采用了各向同性高斯核密度估计的概率模型,为保证定位的准确性,利用EM 算法求解模型时计算均值漂移向量。针对图片中出现部分遮挡而造成人脸特征点定位不准确的情况,采用M估计来克服异常值的干扰。通过控制搜索的范围、采用近似计算等方法保证了算法的实时性。然后将提取到的特征点描述的表情特征信息,利用SVM分类器进行分类,达到了较好的分类效果。

关键词: 表情识别 CLM 均值漂移向量 SVM

图表:

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