【摘 要】
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为了克服极限学习机（ELM）稳定性差、识别率不高的缺陷,利用支持向量机（SVM）一对一投票式分类算法准确度高的优势,提出一种改进的表情识别方法.该方法将一对一分类算法和ELM算法相
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为了克服极限学习机（ELM）稳定性差、识别率不高的缺陷,利用支持向量机（SVM）一对一投票式分类算法准确度高的优势,提出一种改进的表情识别方法.该方法将一对一分类算法和ELM算法相结合形成一个新的算法即OAO-ELM（One-Against-One-Extreme Learning Machine）,首先,对样本采用一对一的分类并利用ELM训练成一个弱分类器,然后,将这些弱分类器组合成一个最终的强分类器.预测结果,采用投票方式.用Gabor滤波提取表情特征,由于提取后特征维度很高,冗余大,引入主成分分析（
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