基于混合分类器的表情识别方法

摘要：

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器.利用HMM与KNN对测试样本进行判决.当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决.实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别.

关键词：表情识别、隐马尔可夫模型、支持向量机、K近邻距离分类器

所属期刊栏目：36

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673092,60873116

在线出版日期：2011-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：139-141,145