一种优化的ICA表情特征提取方法-中国重要会议论文全文数据库

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一种优化的ICA表情特征提取方法

【会议录名称】	第二十六届中国控制会议论文集 , 2007 年 Proceedings of the 26th Chinese Control Conference
【作者】	周书仁; 梁昔明; 朱灿;
【英文论文作者】	Zhou Shuren1; 2; Liang Ximing1; Zhu Can1; 2 1.Information Engineering College; Central South University; Changsha 410083; P.R.China 2.Computer & Communication Engineering School; Changsha University of Science & Technology; Changsha 410076; P.R.China;
【作者单位】	中南大学信息科学与工程学院; 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【会议名称】	第二十六届中国控制会议
【英文会议名称】	The 26th Chinese Control Conference
【会议地点】	中国湖南张家界
【主办单位】	中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control Theory,Chinese Association of Automation)
【学会名称】	中国自动化学会控制理论专业委员会
【主编】	程代展、吴敏
【关键词】	粒子群优化; 独立分量分析; 表情特征; 隐马尔可夫模型;
【英文论文关键词】	Particle Swarm Optimization; Independent Component Analysis; Expression Feature; Hidden Markov Model;
【论文摘要】	提出了一种粒子群优化算法(PSO)结合独立分量分析(ICA)的表情特征提取方法。表情图像的独立基向量的获取是采用基本的ICA算法,为了减少计算复杂度,对原始表情图像进行了滤波降维,并用PSO算法对处理后的表情图像数据搜索最优的解集合,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)作为算法验证的分类器。实验结果表明该算法在保证表情识别率的基础上加快了表情图像特征提取的速度。
【英文论文摘要】	A combined method of expression feature extraction with particle swarm optimization(PSO)and independent component analysis(ICA)is proposed.The basic ICA algorithm is used to derive the independent base vector from the ex-pression images.To decrease the computing complexity,the dimension of the expression image is reduced,and then PSO al-gorithm is applied to process expression data set to get the best optimal solution set.Finally,Hidden Markov Model is used to validate the correctness and validity of the al...
【基金】	国家重点基础研究发展规划(973)项目(No.2002CB312200); 湖南省自然科学基金(NO.06JJ50109)资助
【更新日期】	2012-01-05

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