基于特征分组加权聚类的表情识别

• 作者: 刘宏 查红彬 武宇文
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 表情分析 特征加权 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 图像与图形的融合
• 页码范围: 2394-2401
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9775.2005.11.002

摘要

给出一种基于特征加权聚类的表情识别算法 .首先通过特征分组加权充分考虑特征之间度量值的不均衡性,更好地描述了同类表情中不同特征作用的差异;其次利用模糊聚类思想在算法中引入表情不确定性描述,给出了基于形状特征识别表情时表情的模糊表示方法 .该算法实现简单,计算复杂度低,能够实时、动态地更新训练结果,并且有良好的分类效果 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	查红彬	北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室	36	792	15.0	27.0
2	刘宏	北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室	37	576	12.0	23.0
3	武宇文	北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室	1	22	1.0	1.0