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Facial expression recognition using threestage support vector machines

Visual Computing for Industry,Biomedicine,and Art 2019年第1期2卷 236-244页

作者： Issam Dagher Elio Dahdah morshed al shakik Computer Engineering Department University of BalamandTripoli P.O.BOX 100Lebanon

Herein,a three-stage support vector machine(SVM)for facial expression recognition is *** first stage comprises 21 SVMs,which are all the binary combinations of seven *** one expression is dominant,then the first stage will suffice;if two are dominant,then the second stage is used;and,if three are dominant,the third stage is *** multilevel stages help reduce the possibility of experiencing an error as much as *** image preprocessing stages are used to ensure that the features attained from the face detected have a meaningful and proper contribution to the classification *** expressions are created as a result of muscle movements on the *** subtle movements are detected by the histogram-oriented gradient feature,because it is sensitive to the shapes of *** features attained are then used to train the three-stage *** different validation methods were used:the leave-one-out and K-fold *** results on three databases(Japanese Female Facial Expression,Extended Cohn-Kanade Dataset,and Radboud Faces Database)show that the proposed system is competitive and has better performance compared with other works.

关键词： Facial expression recognition Support vector machine Histogram of oriented gradients Viola-Jones Validation

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