模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
1期
23-28
,共6页
笑脸识别%表情识别%PHOG特征%特征选择
笑臉識彆%錶情識彆%PHOG特徵%特徵選擇
소검식별%표정식별%PHOG특정%특정선택
基于Gabor特征的人脸表情识别系统虽具有良好的识别性能,但特征维数大、分类器复杂度高.因此,文中提出一种基于PHOG特征与聚类线性鉴别分析(CLDA)的笑脸识别方法.PHOG特征的引入在于简化系统的运算复杂度,而CLDA克服传统线性鉴别分析方法的多模态问题.实验结果表明PHOG特征免去Gabor特征在Adaboost 耗时的特征选择过程,具有和Gabor特征相当或更优的识别性能,且CLDA在维数降低时,系统的识别率能得到更好保持.
基于Gabor特徵的人臉錶情識彆繫統雖具有良好的識彆性能,但特徵維數大、分類器複雜度高.因此,文中提齣一種基于PHOG特徵與聚類線性鑒彆分析(CLDA)的笑臉識彆方法.PHOG特徵的引入在于簡化繫統的運算複雜度,而CLDA剋服傳統線性鑒彆分析方法的多模態問題.實驗結果錶明PHOG特徵免去Gabor特徵在Adaboost 耗時的特徵選擇過程,具有和Gabor特徵相噹或更優的識彆性能,且CLDA在維數降低時,繫統的識彆率能得到更好保持.
기우Gabor특정적인검표정식별계통수구유량호적식별성능,단특정유수대、분류기복잡도고.인차,문중제출일충기우PHOG특정여취류선성감별분석(CLDA)적소검식별방법.PHOG특정적인입재우간화계통적운산복잡도,이CLDA극복전통선성감별분석방법적다모태문제.실험결과표명PHOG특정면거Gabor특정재Adaboost 모시적특정선택과정,구유화Gabor특정상당혹경우적식별성능,차CLDA재유수강저시,계통적식별솔능득도경호보지.
