本文作者：邢延超；张传强；孙恩情；成功正常投稿发表论文到《科技创新与应用》2015年15期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：当前隐马尔科夫模型表情识别中一般采用固定状态数及间隔,与真实表情状态之间往往是失配的,无法适应不同时间尺度上的表情。文章分析面部运动自动确定表情的起止帧,自动提取有代表性帧作为HMM的状态,使不同节奏的表情状态都能准确定位到对应的图像帧,提高了模型的有效性。试验结果表明,该方法获得的HMM模型状态更符合主观认识,识别速度有所提高,识别准确性也有明显提高。
【论文正文预览】：1概述人脸表情识别方法可以分为两大类:一是静态表情识别方法,一是基于动态视频序列的表情识别。两种识别方法都必须经过三个过程,即人脸检测,特征提取,表情识别。人脸检测技术已基本成熟,如基于哈尔特征检测[1]的方法。隐形马尔科夫(HMM)[2]因具有时空域动态性被广泛认可。用
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：表情识别表情边界检测表情状态帧隐马尔可夫模型
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【稿件标题】：【视频人脸表情识别】时间尺度自适应人脸表情识别
【作者单位】：青岛理工大学通信与电子工程学院;
【发表期刊期数】：《科技创新与应用》2015年15期
【期刊简介】：《科技创新与应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，科技创新与应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN23-1581/G3，国际刊号：ISSN2095-2945。科技创新与应用杂志社由黑龙江出版集团有限公司主管、主办，本刊为旬......更多科技创新与应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9454/)投稿信息
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