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摘要:
如何准确提取出人脸的表情特征并设计出性能优越的分类器是表情识别研究中最关键的两个问题,尤其对于以含蓄著称的东亚人表情,识别起来更加困难.针对这一难点,首先基于图像投影的方式,提出二维线性判别保局分析(2D-LDLPA),直接在表情图像的二维矩阵中提取特征,然后,以提高东亚人脸表情识别率为目标,通过构造决策树来学习提取出的表情特征,进而使用随机森林算法实现分类,最后,在两个东亚人脸表情库上测试,验证所提算法识别的准确性和计算效率.
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文献信息
篇名 基于流形学习2D-LDLPA的东亚人脸表情识别算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 东亚人脸表情识别 流形学习 二维线性判别保局分析(2D-LDLPA)特征提取 随机森林分类
年,卷(期) 2018,(17) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 146-150
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4368字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0186
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 汤春明 天津工业大学电子与信息工程学院 27 102 6.0 8.0
2 赵红波 天津工业大学电子与信息工程学院 1 5 1.0 1.0
3 张小玉 天津工业大学电子与信息工程学院 1 5 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
东亚人脸表情识别
流形学习
二维线性判别保局分析(2D-LDLPA)特征提取
随机森林分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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