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基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法
引用本文:唐京海,张有为.基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法[J].计算机工程与应用,2006,42(11):10-12.
作者姓名:唐京海  张有为
作者单位:北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;五邑大学信息学院,广东,江门,529020
摘    要:摘 要 本文通Fisher’s Linear Discriminant(FLD)提取静态人脸表情特征,采用“一对一”支持向量机分类器进行了多种表情识别。在JAFFE人脸表情库上分别进行了测试人参与训练和不参与训练两种方案仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,支持向量机都取得了更好的识别结果,说明了支持向量机分类器应用于表情识别是可行的

关 键 词:表情识别  支持向量机  最近邻分类器
文章编号:1002-8331-(2006)11-0010-03
收稿时间:2006-01-01
修稿时间:2006-01-01

The Expression Recognition Method of SVM Based on FLD Extracting Feature
Tang Jinghai,Zhang Youwei.The Expression Recognition Method of SVM Based on FLD Extracting Feature[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(11):10-12.
Authors:Tang Jinghai  Zhang Youwei
Affiliation:School of Electronic and Information Engineering,Beihang University,Beijing 100083;School of Information,Wuyi University,Jiangmen,Guangdong 529020
Abstract:According to the Fisher Linear Discriminant(FLD) extracting feature,this paper recognizes expression with Support Vector Machines(SVM) and the multi-class classification problem is solved by the approach of one-against-one. Experiments of human who participates in test has been trained or not are performed on the JAFFE database,and compared to the nearest classifier,the SVM can get better recognition ratio.So,it is feasible to apply SVM to expression recognition.
Keywords:expression recognition  SVM  nearest classifier
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