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提出了一种基于改进光流和HMM的面部表情识别算法,在Lucas-Kanade光流法中引入Hessian矩阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,提高面部表情变化的光流场计算精度。同时采用GA算法对HMM参数重估,有效提高了HMM的分类性能。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。
基于改进光流算法和HMM的面部表情识别
【摘 要】
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提出了一种基于改进光流和HMM的面部表情识别算法,在Lucas-Kanade光流法中引入Hessian矩阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,提高面部表情变化的光流场计算精度。同时采用GA算法对HMM参数重估,有效提高了HMM的分类性能。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。
【机 构】
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江西理工大学机电工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年01期
【基金项目】
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江西省教育厅科技计划项目基金资助(赣教技字[2005]145号)
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