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針對人臉表情識別背景復雜性以及表情識別的魯棒性問題，基于Dempster-Shafer（ DS）證據理論，提出了一種融合主動形狀模型（ASM）差分紋理特征和局部方向模式（LDP）特征的人臉表情識別方法。ASM差分紋理既能有效地屏蔽個體人臉之間的差異，又能保留人臉表情信息。LDP特征通過計算8個方向的邊緣響應來對圖像進行編碼，因此具有很強的抗噪能力，能夠捕捉人臉因表情而產生的細微變化。在DS證據理論融合時，針對不同的特征對表情的識別率，分別用不同的權重系數來計算概率分配值。通過對JAFFE和Cohn-Kanade混合數據庫進行實驗，表情識別的平均識別率為97. 08%，比單特征LDP高出一個百分點，有效地提高了表情識別率和魯棒性。
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