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J-GLOBAL ID：201702285910054656   整理番号：17A0116509

均等主成分分析と線形回帰分類に基づく顔表情認識【Powered by NICT】

Face expression recognition based on equable principal component analysis and linear regression classification

著者 (3件)： Zhu Yani (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Li Xiaoxin (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Wu Guohua (School of Computing, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSAI  ページ： 876-880  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい表情認識手法を提案した。安定主成分分析(EPCA)は発現特徴表現として使用し,線形回帰分類(LRC)は発現分類器として使用した。EPCAは元の画像の有用な情報を維持する特徴ベクトルデータの次元を減少させた。LRCは線形回帰問題として顔認識の問題を扱った。ヒト画像の実験は,YaleとJAFFEデータベース上で行った。最新アプローチと比較して,提案した方法の認識率が高かった。,顔表情認識のためのLRCとEPCAの組合せが可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *主成分分析 ,  ヒト ,  画像 ,  データベース
準シソーラス用語： 認識率 ,  顔認識 ,  特徴ベクトル ,  特徴表現 ,  *表情認識 ,  *線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 主成分分析 ,  線形回帰 ,  分類 ,  顔表情認識