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針對(duì)復(fù)雜狀況下傳統(tǒng)表情識(shí)別方法存在的問(wèn)題，提出一種新的非特定人表情識(shí)別方法。該算法首先提取每張表情圖像的HOG特征和Haar小波特征，然后將兩種不同的特征串行融合得到整幅圖像的特征，最后通過(guò)SVM多分類器完成各層人臉表情的分類識(shí)別。在JAFFE人臉表情庫(kù)上的仿真實(shí)驗(yàn)中，該方法的分類準(zhǔn)確率達(dá)到87.9%，平均時(shí)耗達(dá)到10. 296 6 s。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法具有更高的識(shí)別率、更好的實(shí)時(shí)性和更強(qiáng)的魯棒性。
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