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英译汉,不要机译,高手来

发布网友 发布时间:2022-04-30 02:39

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2个回答

热心网友 时间:2023-10-08 19:16

一般情况下,面部表情识别系统主要分为三个步骤:人脸检测,特征提取和表情分类。同样已经被示于图1。
在框架中,我们使用中提琴-琼斯目标检测算法(Viola-Jones,2001)跟踪的脸部/面部突出的地方,因为它是被引用最多的,并认为是最快,最准确的模式识别方法进行人脸检测(科隆— 土耳其人,2004) 。
在框架中的第二个步骤是提取特征,是这个研究贡献的领域所在。
最优的特点,应尽量减少种类间的变化的表达式,以及种类之间的差异最大化。如果使用的功能不足,即使是最好的分类器可能无法实现准确的识别(Shan等人,2009)。
第3步骤介绍了新颖的面部特征提取是基于人类视觉系统(HVS)的方法。我们学习并理解HVS来进行心理视觉实验。心理视觉实验研究在第4节中简要地描述了表情分类或识别是管道中的最后一步。
在文献中,两种不同的方式很普遍承认表达式直接识别原型的,通过面部动作编码系(FACS)动作单元(AU)的表达式或认可的表达式(埃克曼和弗里森,1978)。
我们提出的框架工作在第5节,直接划分六个通用原型表达式(艾克曼,1971)。
该框架的性能被分为五种(来自不同的家庭,即分类树,基于实例的学习,支持向量机等),结果在第6章介绍。下一节给出了简要的文献的面部特征提取方法检讨。

以上是机器翻译+本人自己的翻译

这么多不容易啊,望采纳

热心网友 时间:2023-10-08 19:16

这是试译,全部翻译您需要付费,同意的话可以随时联系我。

面部表情识别系统通常分为三个步骤:面部识别,特征抽取,表情分类。图1展示了这三个步骤,我们在框架中使用Viola–Jones对象检测算法(Viola and Jones, 2001 )来跟踪面部或显著的面部区域,因为该算法是在面部检测中使用最为普遍,最快最精确的识别方法(Kolsch and Turk, 2004 )。框架中第二个步骤是特征抽取,也是本研究的贡献领域。最优特征应该将组内变异最小化,同时将组间变异最大化。如果使用的特征不足,哪怕最好的分类器也无法实现精确识别(Shan et al., 2009 )。
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