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基于2DPCA补空间的特定人与非特定人的表情识别

来源 :湖州师范学院学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：guanyuefei

【摘 要】

：

研究表明,对一种识别有利的信息有可能反而对其他识别任务造成干扰,表情识别需要利用表示各种表情之间差异的信息.针对特定人及非特定人的7种基本表情,提出基于二维主元分析(Two-Dimensional Principle Analysis,2DPCA)补空间的表情识别算法.基于CED-WYU(1.0)及JAFFE两个表情数据库的实验结果表明,2DPCA补空间算法针对特定人与非特定人的表情识别率可达10

【作 者】

：

李春芝 陈晓华 

【机 构】

：

湖州师范学院信息工程学院

【出 处】

：

湖州师范学院学报

【发表日期】

：

2009年01期

【关键词】

：

特定人 非特定人 二维主元分析 补空间 表情识别 person - dependent   person - independent   two - dimen 

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研究表明,对一种识别有利的信息有可能反而对其他识别任务造成干扰,表情识别需要利用表示各种表情之间差异的信息.针对特定人及非特定人的7种基本表情,提出基于二维主元分析(Two-Dimensional Principle Analysis,2DPCA)补空间的表情识别算法.基于CED-WYU(1.0)及JAFFE两个表情数据库的实验结果表明,2DPCA补空间算法针对特定人与非特定人的表情识别率可达100%,高于2DPCA算法.

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