10.3969/j.issn.1008-0570.2006.17.105
独立成分分析在表情识别中的应用
独立成分分析(ICA)是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,本文尝试将这种方法应用于人脸表情的特征提取.首先对预处理后的图像用FatICA算法计算得到解混矩阵以及此训练样本集的影像独立基成分,然后利用影像独立基来构造一个投影空间,最后利用待识别的表情图像在这个空间上作空间影射,所得到得投影系数用以实现分类.为了减少运算量,本文研究了降维的训练样本集的独立成分分析.
表情识别、独立成分分析、空间影射
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TP391(计算技术、计算机技术)
现代信息科学与网络技术重点实验室基金TDXX0503
2006-08-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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287-289,121