基于SVM的面部表情识别

摘要：

本文提出了一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的面部表情识别方法.首先,从每幅人脸图像中提取34个基准点,并选用这些基准点的坐标作为刻画面部表情变化的数据;然后采用SVM作为分类器来进行面部表情的分类.通过对国际上较为流行的JAFFE(JapaneseFemaleFacialExpressionDatabase)面部表情数据库的实验验证了本方法的可行性.

关键词： 支持向量机 面部表情识别 模式识别

作者: 周晓彦 郑文明 邹采荣 赵力

作者单位: 东南大学学习科学研究中心,南京,210096;东南大学信息处理与应用工程研究中心,南京,210096 东南大学信息处理与应用工程研究中心,南京,210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 首届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 366-369

在线出版日期: 2004-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）