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表情识别框架

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资源说明：比较了 ICA 方法进行面部表情识别的两种架构 ICA1 和 ICA2。采用欧式、城区、余弦 KNN 和 6 种核函数的 SVM 算法进行识别，比较了不同的距离函数和核函数对整体识别率和单个表情识别率的影响。实验表明:ICA1 整体上优于 ICA2;对于 KNN 算法，在 ICA1 下 KNN+城区距最优，t 检验不显著，在 ICA2 下，KNN+余弦距最优，t 检验显著;SVM 算法对 ICA1 有效，对 ICA2 失效;在 ICA1 下，对 SVM 算法，线性、径向基和 Sigmoid 核取得相同的识别率; 惊奇是最好识别的表情，高兴是最难识别的表情。最后利用神经科学对视觉脑区的最新研究，得出稀疏的特征比稀疏的编码能够取得更好的表情识别率。

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