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排序：

Recognition of facial expression based on CNN-CBP features 29

Recognition of facial expression based on CNN-CBP features

引用

第29届中国控制与决策会议

作者： Yize Liu Yixiang Chen School of Computer Science and Software Engineering MoE Engineering Center for Software/Hardware Co-Design Technology and ApplicationEast China Normal University

ISBN: (纸本)9781509046584

Automatical recognition of facial expression is an interesting and challenging problem,which has so many applications such as expression synthesis,human-robot interaction,metal state identification,intelligent tutoring systems,operator fatigue,music for mood,and clinical *** vital step of a successful approach is deriving features from raw facial *** existed methods of features extraction are the hand-crafted features based on geometric features or appearance features,and the auto-learned *** utilize the benefit of low computation of hand-crafted features and the high-representation of auto-learned features,we firstly proposed the combined features CNN-CBP with putting together centralized binary patterns(CBP) features and Convolutional Neural Network(CNN) *** then,we classified the features using Support Vector Machine(SVM).With the help of the CNN-CBP features,we achieved average recognition accuracy of 97.6%on the Extended Cohn-Kanade datasets and 88.7%on the Japanese Femal Facial Expression datasets based on 10-cross validation.

关键词： Facial Expression Recognition Convolutional Neural Network centralized binary patterns Combination of Features Support Vector Machine

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