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摘要:
为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法。该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块 Fisher线性判别对其降维并提高识别率。实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率。此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性。
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文献信息
篇名 融合单演二值编码的人脸表情识别算法
来源期刊 五邑大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 单演二值编码 分块Fisher线性判别 融合 鲁棒性
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 信息工程
研究方向 页码范围 47-52
页数 6页 分类号 TN911.13
字数 4139字 语种 中文
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 应自炉 五邑大学信息工程学院 55 346 8.0 16.0
2 夏笑笑 五邑大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
3 褚文瑾 五邑大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
单演二值编码
分块Fisher线性判别
融合
鲁棒性
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
五邑大学学报(自然科学版)
季刊
1006-7302
44-1410/N
大16开
广东省江门市东成村22号
1994
chi
出版文献量(篇)
1389
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