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摘要:
提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA+LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。
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文献信息
篇名 基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 特征选择 支持向量机 核函数 表情识别
年,卷(期) 2008,(12X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2700-2702
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵晖 北京科技大学信息学院 6 121 3.0 6.0
2 李桂林 新疆大学信息科学与工程学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
支持向量机
核函数
表情识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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