采用几何信息和纹理信息融合的混合特征,基于自回归(AR)模型,提出一种基于线段的相似度判决方法实现动态表情识别.首先在6种基本表情的图像序列训练集上进行训练得到6种AR模型,然后给定测试表情序列,对每一个测试序列通过6种AR模型生成6种预测序列,接着比较每种预测序列与实际给定序列的相似性,最终根据相似性判断所给序列的表情类别.为了更好地比较预测序列与给定序列的相似性,提出了一种基于线段的相似度判决方法.基于Cohn-Kanade+人脸表情库进行实验结果表明,该方法在动态表情识别上取得了良好的效果.