基于双决策子空间和神经网络的人脸表情识别
更新时间：2019-05-21
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关键词：双决策子空间 RBF神经网络 人脸表情识别 核主元分析 Fisher线性判别分析
作者单位：五邑大学信息学院,五邑大学信息学院 广东江门529020,广东江门529020北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083
内容提要：提出了一种新的基于双决策子空间和径向基函数(RBF)神经网络的人脸表情识别方法。该方法首先采用CKFD算法在双决策子空间(核空间和值域空间)中进行决策分析,提取两类判决特征信息:非常规信息和常规信息,并按一定的规则融合这两类判决信息;再运用RBF神经网络分类器和融合特征进行人脸表情的分类识别。基于日本女性表情数据库JAFFE的实验结果表明,它是一种有效的人脸表情识别方法。
期刊名：计算机工程与应用
期号：第14期
年份：2007
页数：227-229
