【摘 要】
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针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L(Karhunen-Loeve)变换对处理后的图像提取眼、嘴
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,江苏大学电气学院
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针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L(Karhunen-Loeve)变换对处理后的图像提取眼、嘴和鼻等重要特征点的位置和局部几何形状作为识别特征得到感兴趣的表情区域。最后将待测表情与标准表情的欧氏距离
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