白化散度差矩阵的独立元分析应用于表情识别

• 作者: 李春芝 陈晓华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 散度差矩阵 白化散度差矩阵 独立元分析 最近邻准则 表情识别
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 4361-4363,4367
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.11.097

摘要

提出基于白化散度差矩阵的独立元分析算法,增加不同类表情之间的类间距离,减弱人脸个体差异性信息对表情识别的干扰,避免传统的二维主元分析方法(2DPCA)以总体散布矩阵作为产生矩阵,有效地简化了白化实现过程,提高了白化性能,削弱了光照、姿态等噪声对表情识别的影响.该算法首先采用散度差矩阵求白化矩阵,由快速固定点算法(FASTICA)求解样本独立元,最终由最近邻准则实现表情识别.实验结果表明,提出的算法要优于传统的2DPCA及ICA算法,为表情识别提供了一条有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓华	湖州师范学院信息与工程学院	24	89	5.0	8.0
2	李春芝	湖州师范学院信息与工程学院	17	69	4.0	8.0