基于分块2DPCA的人脸表情识别

• 作者: 张楠
• 来源期刊: 山东轻工业学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 分块2DPCA 模糊积分
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 8-10,17
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4280.2007.01.003

摘要

本文使用了分块二维主成份分析法(分块2DPCA)和模糊积分分类器进行了人脸表情识别与融合.由于分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析.其突出的优点是提高了特征提取的速度,在特征提取时可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,方法简便.与2DPCA相比,可以实现使用低维的鉴别特征,而保持较高的正确识别率的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张楠	山东轻工业学院电子信息与控制工程学院	4	20	4.0	4.0