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摘要
针对只有少量人脸表情图像样本的约束条件，为构造更为有效的统计特征实现小样本表情识别，提出了几何系数赋权纹理特征的小样本表情识别方法。利用主动外观模型(Active Appearance Model, AAM)定位出人脸表情关键点，拟合关键点椭圆区域，计算椭圆离心率对比中性表情得到人脸表情几何系数；拟合关键点矩形区域，利用韦伯梯度编码(Weber Gradient Coding,WGC)提取拟合区域的纹理特征；将几何系数权重赋权拟合区域WGC特征联合支持向量机实现小样本表情识别。结果表明：在公共人脸表情库JAFFE、CK上进行测试，并与其他表情识别方法进行比较，文中算法识别率最大分别提高了1.95%与5.24%。
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单位建筑工程学院; 安徽广播电视大学
