广义数据场及其在人脸表情识别中的应用

王树良; 李英; 谢媛

0
0
浏览
下载

摘要
关键词
基金信息
论文图表
同行评议
相关论文
评论

广义数据场及其在人脸表情识别中的应用

首发时间：2012-05-11

王树良 ¹
王树良（1975-），男，教授，主要研究方向为空间数据挖掘
李英 ² 谢媛 ¹

1、武汉大学国际软件学院，武汉 430079
2、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉大学 430079

摘要：为了更好地估计数据场势函数,本文提出广义数据场势函数估计，并且以人脸识别为例进行研究。数据场是根据物理场的思想理解和描述数据特点。鉴于在多维空间中目前存在的势函数的不足，把影响因子各向同性变为各向异性，使数据场进一步扩展为广义数据场。对于势函数估计的精度，其好坏主要取决于影响因子，而单位势函数的选择并不太重要。人脸的表情丰富多样，变化不定。不同的表情脸其实就是人脸不同部位作用程度不同的结果。本文利用JAFFE表情脸图像库进行实验，整体识别率高达94.3%。结果证明，该方法能够较有效地识别人脸。

关键词：计算机应用技术数据场影响因子人脸识别

For information in English, please click here

Generaliazed Data Field and Its Application for Expression Recognition

Wang Shuliang ¹
王树良（1975-），男，教授，主要研究方向为空间数据挖掘
LiYing ² Xie Yuan ³

1、International School of Software,Wuhan University,Wuhan 430079
2、State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, Wuhan 430079
3、International School of Software,Wuhan University Wuhan 430079

Abstract：In this paper, a generalized data field is proposed to better estimate the potential function in multi-dimensional data field, along with a case study on face recognition. Data field is a method to understand and depict the data characteristics in the context of physics. In view of the inadequacy of the existent potential function, the data field is further developed to become the generalized data field by extending the impact factor from isotropy to anisotropy in multidimensional space. Focusing on the accuracy of potential function estimation, the performance of potential function estimation is primarily determined by impact factors and only in a minor way by unit potential function. Facial expressions are various, complicated and changeable, and they are actually caused by the changing interaction among different partitions in a face. Thus a case study on face recognition is experimented using JAFFE database. The whole recognition rate is up to 94.3%. The final results show that the generalized data field is valid for face recognition.

Keywords： applied computation technology data field influenced factor face recognition

基金：

论文图表：

引用

导出参考文献

.txt

.ris

.doc

王树良，李英，谢媛. 广义数据场及其在人脸表情识别中的应用[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2012-05-11]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201205-170.

No.****

同行评议

共计0人参与

全部评论

0/1000

论文编号	201205-170
论文题目	广义数据场及其在人脸表情识别中的应用
文献类型
收录期刊	上传封面中文期刊英文期刊期刊名称（中文）期刊名称（英文）年，卷（）上传封面中文专著英文专著书名（中文）书名（英文）出版地出版社出版年上传封面中文译著英文译著书名（中文）书名（英文）出版地出版社出版年上传封面中文论文集英文论文集编者.论文集名称（中文） [c]. 出版地出版社出版年， - 编者.论文集名称（英文） [c]. 出版地出版社出版年，- 上传封面中文文献英文文献期刊名称（中文）期刊名称（英文）日期-- 在线地址http:// 上传封面中文文献英文文献文题（中文）文题（英文）出版地出版社,出版日期-- 上传封面中文文献英文文献文题（中文）文题（英文）出版地出版社,出版日期--
英文作者写法：中外文作者均姓前名后，姓大写，名的第一个字母大写，姓全称写出，名可只写第一个字母，其后不加实心圆点“.”, 作者之间用逗号“，”分隔，最后为实心圆点“.”, 示例1：原姓名写法：Albert Einstein,编入参考文献时写法：Einstein A. 示例2：原姓名写法：李时珍；编入参考文献时写法：LI S Z. 示例3：YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.