【摘 要】
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人脸表情特征选择是人脸表情识别研究领域关注的一个热点.结合量子遗传算法与邻域粗糙集理论,提出一种新的人脸表情特征选择方法FSNRSTQGA (Feature Selection based on Neighborhood Rough Set Theory and Quantum Genetic Algorithm).首先,以邻域粗糙集理论为基础,定义了最优特征集的适应度函数,来评价表情特征子集的选
【机 构】
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四川师范大学计算机科学学院 成都610101
【出 处】
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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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人脸表情特征选择是人脸表情识别研究领域关注的一个热点.结合量子遗传算法与邻域粗糙集理论,提出一种新的人脸表情特征选择方法FSNRSTQGA (Feature Selection based on Neighborhood Rough Set Theory and Quantum Genetic Algorithm).首先,以邻域粗糙集理论为基础,定义了最优特征集的适应度函数,来评价表情特征子集的选择效果；其次,结合量子遗传算法进化策略,提出了一种表情特征选择方法.Cohn-Kanade表情数据集上的仿真实验结果表明了文中方法的有效性.
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