【摘 要】
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模糊积分理论可有效处理分类决策不确定性问题.当前模糊密度的确定方法未考虑各个分类器识别结果的可区分程度及各分类器对识别结果的支持程度,会丢失融合识别的相关信息.文中提出基于可分度和支持度的自适应模糊密度赋值融合识别算法.该算法根据各分类器对待识别样本的识别结果的可区分程度和支持程度对分类器的融合模糊密度进行自适应赋值,从而有效实现多分类器融合识别.将该算法应用于自然交互环境下的人脸表情识别和Coh
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模糊积分理论可有效处理分类决策不确定性问题.当前模糊密度的确定方法未考虑各个分类器识别结果的可区分程度及各分类器对识别结果的支持程度,会丢失融合识别的相关信息.文中提出基于可分度和支持度的自适应模糊密度赋值融合识别算法.该算法根据各分类器对待识别样本的识别结果的可区分程度和支持程度对分类器的融合模糊密度进行自适应赋值,从而有效实现多分类器融合识别.将该算法应用于自然交互环境下的人脸表情识别和Cohn-Kanade表情识别.实验结果表明,该算法能有效提高总体表情识别率.
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