基于RgPCA的表情特征提取与选择

• 作者: 夏又新 杜智斌
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 特征 主元分析 属性约简
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 2693-2695
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2009.10.067

摘要

将RgPCA算法应用于表情图像的特征提取.其核心思想:先用PCA处理表情图像,提取表情特征;然后,将此表情特征集作为一个粗糙集用FAI算法进行约简,从而实现表情特征选择.RgPCA算法继承了PCA在特征提取时的简洁,并充分考虑模式分类的要求,提高了特征选择的科学性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜智斌	武汉理工大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
2	夏又新	武汉理工大学计算机学院	5	3	1.0	1.0