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摘要:
针对基于稀疏表示的分类(SRC)算法因采用l1范数最小化求解稀疏表示系数的计算复杂度高,由此提出一种基于协作表示的分类(CRC)算法,并应用于人脸表情识别中.首先,将归一化后的人脸图像分割为若干个互不重叠的子块,采用均匀LBP算子分别提取各个子块的特征向量,并依据每个子块图像的信息熵大小对各个特征向量进行加权后串接组合起来,构成一个联合特征向量,作为描述该图像的特征向量;然后,采用主成分分析(PCA)方法对测试样本和训练样本图像的特征向量进行降维;最后,采用基于协作表示的分类(CRC)算法,将测试样本图像的表情分为7类:生气、厌恶、恐惧、中性、悲伤、高兴和惊讶.在JAFFE数据库上的实验结果表明了本文算法的有效性,CRC算法的识别率与SRC算法几乎相当,但大大降低了计算复杂度,识别时间约为SRC算法的1/60.
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文献信息
篇名 基于协作表示的人脸表情识别
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人脸表情识别 协作表示 稀疏表示 局部二值模式 主成分分析
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 51-56
页数 6页 分类号 TP391
字数 4727字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.02.009
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 卢官明 南京邮电大学通信与信息工程学院 74 904 16.0 29.0
2 李霞 南京邮电大学通信与信息工程学院 14 73 5.0 8.0
3 闫静杰 南京邮电大学通信与信息工程学院 16 123 5.0 11.0
4 张正言 南京邮电大学通信与信息工程学院 2 7 2.0 2.0
5 石婉婉 南京邮电大学通信与信息工程学院 2 22 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸表情识别
协作表示
稀疏表示
局部二值模式
主成分分析
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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