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文档简介

备2获得多个样本图像，从所述样本图像中提取多个类型的预设部位各自对应的多个分基于同一类型的所述预设部位对应的分块，确定所述预设部位对应基于多个所述子特征分别相对所述总特征的差异，确定所述预设部基于每个所述样本图像对应的所述预设表情类别，针对每个类型的所述预设部位，分别从每个所述样本图像子所述基于同一类型的所述预设部位对应的分块，确定所述预设部位对基于所述预设部位对应的所述分块集合中所有分块的均值，得所述基于多个所述子特征分别相对所述总特征的差异，确定所述预利用所述特征差异矩阵中的至少部分特征值，构建所述预设部位对应的部位特征空将预设部位上每个所述预设表情类别对应的分块投影至所述部基于所述特征差异矩阵中的特征值对应的数值，从所述特征差异3基于所述指定特征值对应的正交特征向量得到投影矩阵，利获得待识别图像，从所述待识别图像中提取多个类型的预设部位上各自基于同一类型的所述预设部位对应的待识别分块和所述预设部位对应的部位特征空基于所有类型的所述预设部位各自对应的部位相似度，得标表情类别；其中，所述部位特征空间和所述参考表情特征基于上述权利要求1_6中任一项所述的将同一类型的所述预设部位对应的待识别分块投影至所述预设部位对应的部位特征确定所述待识别表情特征与每个预设表情类别对应的参考表情特征之间的部位欧式在每个所述预设表情类别对应的对比维度内，对所有类将所述图像欧式距离最小的预设表情类别作为所述待识别图像对应的目标表情类45提高每个类型的预设部位上不同预设表情类别对应的参考表情特征的[0017]若本申请技术方案涉及个人信息，应用本申请技术方案的产品在处理个人信息6信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授78提高每个类型的预设部位上不同预设表情类别对应的参考表情特征的9[0063]其中，在求取协方差矩阵时，使用每个类的平均值替换式(4)中的类内特定图像式(3)中所示由于每个类的平均值是类内图像的线性组合，所以每个类的分块类内均值保,块子集对应的分块类内均值保留了特定图像的大量变化，降低了主要图像信息损失的概[0078]具体地，将预设部位对应的待识别分块投影至预设部位定待识别表情特征与每个预设表情类别对应的参考表情特征之间的部位欧式距离；其中，比维度内待识别图像对应的图像欧式距离，从而结合不同类型的预设部位之间的差异性，情类别作为待识别图像对应的目标表情类别。[0093]需要说明的是，作为分离部件说明的单元可以是或者也说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现

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