Abstract-Communication är grundläggande för människor. I litteraturen har det genom många vetenskapliga forskningsstudier visats att mänsklig kommunikation sträcker sig från 54 till 94 procent är icke-verbal. Ansiktsuttryck är den viktigaste delen av den icke-verbala kommunikationen och det är det mest lovande sättet för människor att kommunicera sina känslor och känslor för att representera sina avsikter. För att utveckla mänskliga-centrerade system som aktivt reagerar på komplexa mänskliga kommunikationer som sker på ett naturligt sätt krävs omfattande data- och miljöintelligens. Därför krävs systemet Facial Expression Recognition (FER) som kan användas för en sådan typ av problem. I detta dokument har FER-systemet föreslagits med hjälp av hybrida texturfunktioner för att förutsäga de mänskliga uttrycken. Befintliga FER-system har ett problem att dessa system uppvisar skillnader i olika kulturer och etniciteter. Föreslagna system löser också denna typ av problem genom att använda hybrida texturfunktioner som är invarianta att skala såväl som rotera. För texturfunktioner har Gabor LBP (GLBP)-funktioner använts för att klassificera uttryck genom att använda Random Forest Classifier. Experiment har utförts på olika ansiktsdatabaser som visar lovande resultat.
I forskningen av REF, ansiktsuttryck bedöms med hjälp av textur funktioner, Gabor LBP (GLBP) funktioner och Random Forest Classifier metoder.
Facial Expression Recognition using Hybrid Texture Features based Ensemble Classifier
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}