面向视频序列表情分类的LSVM算法

摘要：

为了提高基于视频序列的表情识别精度,在KNN-SVM算法的基础上提出局部SVM分类机制,并将其用于视频序列中的表情分类.对于一个待分类的几何特征样本,首先在训练集中寻找该样本的k个近邻样本,然后根据这k个近邻样本和待分类样本的相似度信息,重新构建局部最优的SVM分类决策超平面,用来对该几何特征样本进行分类.在Cohn-Kanade数据库中的对比实验表明,该分类器有效地提高了表情分类的精度.

关键词：表情识别、局部SVM、KNN-SVM、几何特征

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69903006,60373065;国家"八六三"高技术研究发展计划2007AA01Z334;教育部新世纪优秀人才资助计划NCET-04-0460

在线出版日期：2009-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：542-548,553