《表3 不同方法识别率对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于LGRP和多特征融合的人脸表情识别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

将本文所用的方法与近年来学者们所提出的方法的识别结果进行了对比，对比结果如表3所示。表3中:AAM为主动外观模型（Active Appearance M odel）；DBN为深度信念网络（Deep Belief Net）；VAR为方差（Variance）；HOG为方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）；SAE为堆叠自动编码器（Stacked Autoencoder）；CPL为公共补丁学习（Common Patches Learing）；ITBN为区间时间贝叶斯网络（Interval Temporal Bayesian Netw ork）。