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国家自然科学基金(61073137)

作品数：1 被引量：4H指数：1
相关作者：周晓彦郑文明辛明海更多>>
相关机构：东南大学南京信息工程大学更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省高校优势学科建设工程资助项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇面部表情识别
  • 1篇核典型相关分...
  • 1篇KC
  • 1篇表情识别

机构

  • 1篇东南大学
  • 1篇南京信息工程...

作者

  • 1篇辛明海
  • 1篇郑文明
  • 1篇周晓彦

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用被引量：4
2013年
在面部表情识别中,由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素,在一定程度上影响表情识别的准确性.传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响.为尽可能排除这些影响表情识别的因素,提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法,并将其应用于表情识别中.该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模,然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计,并用于表情的分类识别.为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性,选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性.
周晓彦郑文明辛明海
关键词：核典型相关分析面部表情识别
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