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基于分块2DPCA的人脸表情识别

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本文使用了分块二维主成份分析法(分块2DPCA)和模糊积分分类器进行了人脸表情识别与融合.由于分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析.其突出的优点是提高了特征提取的速度,在特征提取时可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,方法简便.与2DPCA相比,可以实现使用低维的鉴别特征,而保持较高的正确识别率的目的.
Facial expression recognition based on modular 2DPCA

张楠

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山东轻工业学院,电子信息与控制工程学院,山东,济南,250353

人脸表情识别 分块2DPCA 模糊积分

2007

齐鲁工业大学学报
山东轻工业学院

齐鲁工业大学学报

影响因子：0.369
ISSN：1004-4280
年,卷(期)：2007.21(1)
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