【摘要】当前隐马尔科夫模型表情识别中一般采用固定状态数及间隔，与真实表情状态之间往往是失配的，无法适应不同时间尺度上的表情。文章分析面部运动自动确定表情的起止帧，自动提取有代表性帧作为HMM的状态，使不同节奏的表情状态都能准确定位到对应的图像帧，提高了模型的有效性。
【关键词】
《科技创新与应用》 2015-10-22
《作物研究》 2015-10-22
《高教学刊》 2015-10-22
《科技创新与应用》 2015-10-22
《高教学刊》 2015-10-23
《科技创新与应用》 2015-10-23
《科技创新与应用》 2015-10-26
《科技创新与应用》 2015-10-26
010-56259535
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