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本发明提出一种基于典型区域多维度特征的三维人脸表情识别算法，具体包括以下步骤：首先，对三维人脸数据进行预处理操作，获取更规格化的点云数据；接着，进行三维人脸表情典型区域的自动标定，根据鼻尖点位置，完成眼部区域(E区)、鼻子区域(N区)和嘴巴区域(M区)的自动标定；然后，分别提取三个典型区域的三维特征和二维特征，进行高斯归一化，并特征融合；最后，根据各典型区域的融合特征进行SVM训练，实现三维人脸表情识别。本发明不仅能观察出人脸不同区域对于不同表情的贡献程度，而且能有效地识别三维人脸的不同表情。
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