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針對(duì)人臉表情識(shí)別背景復(fù)雜性以及表情識(shí)別的魯棒性問(wèn)題，基于Dempster-Shafer（ DS）證據(jù)理論，提出了一種融合主動(dòng)形狀模型（ASM）差分紋理特征和局部方向模式（LDP）特征的人臉表情識(shí)別方法。ASM差分紋理既能有效地屏蔽個(gè)體人臉之間的差異，又能保留人臉表情信息。LDP特征通過(guò)計(jì)算8個(gè)方向的邊緣響應(yīng)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行編碼，因此具有很強(qiáng)的抗噪能力，能夠捕捉人臉因表情而產(chǎn)生的細(xì)微變化。在DS證據(jù)理論融合時(shí)，針對(duì)不同的特征對(duì)表情的識(shí)別率，分別用不同的權(quán)重系數(shù)來(lái)計(jì)算概率分配值。通過(guò)對(duì)JAFFE和Cohn-Kanade混合數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，表情識(shí)別的平均識(shí)別率為97. 08%，比單特征LDP高出一個(gè)百分點(diǎn)，有效地提高了表情識(shí)別率和魯棒性。
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