高斯核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用

• 作者: 黄勇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵因子 2维非负矩阵因子 高斯核非负矩阵因子 表情识别
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 273-274,292
• 分类号: TP181
• 字数: 2445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.06.080

摘要

提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法.该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF.与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,GKNMF通过基于高斯核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多线性和非线性的有用信息,尽可能地保留原始的表情信息.根据JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,GKNMF特征提取方法能有效地提高识别率.

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	柳州铁道职业技术学院电子工程系	15	23	3.0	4.0