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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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擅 蔓：以人脸的表情识别为实验背景， 分析了在对人脸表情的识别过程中，单个独立分薰对识别率的影响，由此进一步总结了在表情识
别中如何更有效地选取独立子空间，以实现在不影响识别率的前提下，减少用于构成独立子空问所需的独立分量的个数。 独立成分分析；表情识别；独立子空间 -Good man: Face to face identification for the experimental background, the analysis of facial expressions in the
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In this paper, I present a novel hybrid face recognition approach based on a convolutional neural architecture, designed to robustly detect highly variable face patterns. With the weights of the trained neural networks there are created kernel window
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Face expression recognition document which descibes a new method for recognition
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Face expression recognition tutorial
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一组表情库，对于人脸识别的研究很有用，很难得到了的数据，提供使用。-A group of expression libraries are useful for the study of face recognition, it is difficult to get the data, providing use.
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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