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一种基于局部稀疏表示分类器的人脸情感识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于局部稀疏表示分类器的人脸情感识别方法，其特征在于包括步骤：采集人脸表情图像；Gabor小波变换构造人脸表情图像的特征向量；利用特征选择算法MFCS选择特征；采用局部稀疏表示的分类器识别情感类别。与现有技术相比，本发明具有情感识别准确率高，情感识别快，对人脸不敏感等优点。

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-25

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/00 申请公布日:20150520 申请日:20131115

发明专利申请公布后的驳回
2015-06-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20131115

实质审查的生效
2015-05-20

公开

公开

1. 一种基于局部稀疏表示分类器的人脸情感识别方法 [P] . 中国专利： CN104636711A . 2015-05-20
2. 基于贝叶斯融合稀疏表示分类器的人脸情感识别方法 [P] . 中国专利： CN105160299A . 2015-12-16
3. THREE-DIMENSIONAL HUMAN FACE RECOGNITION METHOD BASED ON MULTI-SCALE COVARIANCE DESCRIPTOR AND LOCAL SENSITIVE RIEMANN KERNEL SPARSE CLASSIFICATION [P] . 世界知识产权组织专利： WO2019080488A1 . 2019-05-02

机译：基于多尺度协方差描述子和局部敏感RIEMANN核稀疏分类的三维人脸识别方法
4. Face emotion recognition method based on dual-stream convolutional neural network [P] . 美国专利： US2019311188A1 . 2019-10-10

机译：基于双流卷积神经网络的人脸情感识别方法
5. CLASS DISCRIMINATING FEATURE VECTOR-BASED TRAINED SUPPORT VECTOR MACHINE AND A FACE MEMBERSHIP AUTHENTICATION METHOD BASED ON THE SAME [P] . 韩国专利： KR20100096739A . 2010-09-02

机译：基于分类特征向量的训练支持向量机及基于相同特征的人脸识别方法