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提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA+LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。
基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别
【摘 要】
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提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA+LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,北京科技大学信息学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2008年36期
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