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本发明公开了一种基于反向协同显著区域特征的表情识别方法。整个识别过程主要分为预处理、表情显著区域的检测、显著区域的特征提取、赋值权重、识别分类五个部分,其具体步骤如下(1)先将训练测试样本进行人脸区域的分割,(2)对分割的部分利用反向协同显著检测算法进行表情的显著区域的提取,(3)利用LBP算子和HOG算子对显著区域分别进行特征提取,(4)利用支持向量机对各个显著局部特征进行初步分类,并赋值权重,(5)用多分类决策机制进行识别分类。本文结合表情之间的关联性,利用其提取出含有表情丰富信息的局部区域,大大的减少计算量,同时,利用多分类决策机制进行分类,使得识别率也相应的提高。
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