为了降低样貌、姿态、眼镜以及表情定义不统一等因素对人脸表情识别的影响，提出一种人脸样貌独立判别的协作表情识别算法。首先，采用自动的人脸检测算法定位、对齐视频每帧的人脸区域，并从人脸视频序列中选择峰值表情的人脸；然后，采用峰值人脸与某个表情类内的所有人脸产生表情类内差异人脸信息，并通过计算峰值表情人脸与表情类内差异人脸的差异信息获得协作的表情表示；最后，采用基于稀疏的分类器与表情表示决定每个人脸表情的标签。采用欧美与亚洲人脸的数据库进行仿真实验，结果表明本算法获得了较好的表情识别准确率，对不同样

摘要 摘要 人脸表情识别任务分为基于静态图片的人脸表情识别和基于视频序列的表情识别 本文研究基于视频序列的人脸表情识别 首先本文提出了一种基于混合表达输入的统计特征提取与分类算法该算法的创 新之处在于利用在静态表情数据库上训练好的表情识别模型提取视频中的序列图片特 征然后计算特征的统计信息利用Linear SVM 分类器对统计信息进行动态表情分类 此外本文还提出了一种混合表达的网络输入模式该输入