【摘 要】
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提出了一种新颖的基于典型相关分析(CCA)的模糊判别分析方法(fuzzy-LDA/CCA),并应用于面部表情识别问题.首先为每幅表情图像建立一个相关联的类模糊隶属度矢量,用于表示表情
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China (No.60503023,60872160);the Natural Science Foundation for Universities ofJiangsu Province (No.08KJD520009);the Intramural Research Foundationof Nanji
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提出了一种新颖的基于典型相关分析(CCA)的模糊判别分析方法(fuzzy-LDA/CCA),并应用于面部表情识别问题.首先为每幅表情图像建立一个相关联的类模糊隶属度矢量,用于表示表情图像与基本表情类别的隶属关系,在此基础上应用CCA方法建立表情图像同表情类别的关系表达式,最后通过对表情图像的类隶属度矢量的估计来实现表情的分类.此外,还将fuzzy-LDA/CCA方法在核空间中进行了非线性推广,从而来解决非线性判别分析的问题.实验证明提出的方法获得了更好的识别效果.
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