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在面部表情识别中,差异性会在人体面部充分体现,各个器官的整体分布的复杂性和外界影响等因素,使得人体面部表情特征的定位非常困难。利用Kinect点分布特性,给出了一个面部表情特征提取算法,并进行了相关实验,结果表明,本方法在提取对不相关变形保持不变、噪声不敏感、类别区分度大的特征具有明显优势。
基于改进Kinect的点分布模型面部表情特征提取
【摘 要】
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在面部表情识别中,差异性会在人体面部充分体现,各个器官的整体分布的复杂性和外界影响等因素,使得人体面部表情特征的定位非常困难。利用Kinect点分布特性,给出了一个面部表情特征提取算法,并进行了相关实验,结果表明,本方法在提取对不相关变形保持不变、噪声不敏感、类别区分度大的特征具有明显优势。
【机 构】
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南通大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2015年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202006）,江苏省自然科学基金资助项目（BK2010280）,南通大学自然类基金资助项目（122036,112071）
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