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AAM和PCA-SVM在人脸表情识别中的应用
引用本文:钟珊,夏开建,常晋义.AAM和PCA-SVM在人脸表情识别中的应用[J].常熟理工学院学报,2011,25(2):113-116.
作者姓名:钟珊  夏开建  常晋义
作者单位:常熟理工学院计算机科学与工程学院;常熟市第一人民医院信息中心;
摘    要:介绍了AAM基本理论,提出基于AAM+PCA+SVM的人脸表情识别方法.首先获取人脸样本的纹理模型和形状模型,然后利用主成分分析(PCA)建立AAM模型,将该统计模型的AAM应用到人脸特征点定位,对人脸表情进行特征提取,将PCA训练用于识别的支持向量机过程中,并进行分类.实验表明该方法降低了算法的时间复杂度,定位准确率高,同时不影响人脸表情的识别率.

关 键 词:人脸表情识别  主动表观模型  支持向量机  识别率

Facial Expression Recognition Based on AAM and PCA-SVM
ZHONG Shan,XIA kai-jian,CHANG Jin-yi.Facial Expression Recognition Based on AAM and PCA-SVM[J].Journal of Changshu Institute of Technology,2011,25(2):113-116.
Authors:ZHONG Shan  XIA kai-jian  CHANG Jin-yi
Institution:ZHONG Shan1,XIA kai-jian2,CHANG Jin-yi1(1.School of Computer Science and Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China,2.Information Center,Changshu No.1 People's Hospital,China)
Abstract:In the field of artificial intelligence and facial recognition,facial expression recognition is always the research focus.This paper introduces the basic theory of AAM and proposes a facial expression recognition algorithm based on AAM + PCA + SVM.First of all,this paper obtains the texture model and shape model for the face samples,and then establishes AAM model using principal component analysis(PCA),applies the statistics AAM model to locate facial feature points and obtains feature vector.And then the p...
Keywords:facial expression recognition  AAM  SVM  recognition rate  
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