基于矩阵模式的人脸表情识别

• 作者: 黄勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 矩阵主元分析 矩阵线性判决分析 表情识别
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 143-144,176
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.05.043

摘要

提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法.该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式,并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取,称之为MatPCA和MatFLDA.与2DPCA等不同,该算法既利用图像矩阵中的行向量间的信息,也充分利用列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息.基于JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,基于矩阵模式的特征提取方法能有效地提高识别率并节省计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄勇	柳州运输职业技术学院电子工程系	1	2	1.0	1.0