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一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法
审中-实审

申请号:201510467926.6 申请日:2015-07-31
摘要:本发明公开了一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法,包含训练过程和识别过程。训练过程包含步骤:(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征;(2)训练增强型长程相关反馈维数约减方法,获得维数投影映射;并将训练数据从高维空间映射到低维空间;(3)计算训练样本的质量;测试过程包含步骤:(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征;(2)根据训练阶段获得的维数投影映射对测试数据降维;(3)计算测试数据的质量;(4)计算测试数据与训练数据之间的引力;(5)根据引力获得测试样本的类别。具有显著提高了性能等优点。
申请人: 华南理工大学
地址: 510006 广东省广州市番禺区广州大学城华南理工大学
发明(设计)人: 文贵华 孙亚新
主分类号: G06K9/00(2006.01)I
分类号: G06K9/00(2006.01)I
  • 法律状态
2015-11-18  实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20150731
2015-10-21  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、使用基于金字塔的方向梯度直方图提取测试样本的特征,称为PHOG特征;步骤2、采用增强型长程相关反馈维数约减算法ERF的投影映射,对提取的测试样本的PHOG特征降维,将测试样本映射到低维空间;步骤3、计算测试样本的质量;步骤4、根据测试样本和训练样本的质量,计算每个训练样本对测试样本的引力;步骤5、从每个表情类别中,分别选出对测试样本引力最大的k个训练样本,并将每个类的这些引力求和,对测试样本引力最大的那个类别即为测试样本的表情类别。
公开号  104992170A
公开日  2015-10-21
专利代理机构  广州市华学知识产权代理有限公司 44245
代理人  罗观祥
颁证日  
优先权  
国际申请  
国际公布  
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