湖南省教育厅优秀青年基金(10B074)
- 作品数：4 被引量：8H指数：1
- 相关作者：朱明旱罗大庸陈日新伍宗富邵湘怡更多>>
- 相关机构：湖南文理学院中南大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅优秀青年基金国家自然科学基金湖南省“十二五”重点建设学科更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 半监督k近邻分类方法被引量：5
- 2013年
- 加权KNN(k-nearest neighbor)方法,仅利用了k个最近邻训练样本所提供的类别信息,而没考虑测试样本的贡献,因而常会导致一些误判。针对这个缺陷,提出了半监督KNN分类方法。该方法对序列样本和非序列样本,均能够较好地执行分类。在分类决策时,还考虑了c个最近邻测试样本的贡献,从而提高了分类的正确性。在Cohn-Kanade人脸库上,序列图像的识别率提高了5.95%,在CMU-AMP人脸库上,非序列图像的识别率提高了7.98%。实验结果表明,该方法执行效率高,分类效果好。
- 陈日新朱明旱
- 关键词：贝叶斯理论流形
- 基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法被引量：1
- 2012年
- 针对目前动态特征提取方法在提取序列表情特征时人脸外貌特征也一起被提取的缺陷,提出了一种基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法。利用Gabor滤波器在频率和方向上的选择特性,在提取表情特征时较好地抑制了人脸外貌特征的提取,从而减少了表情特征中人脸外貌特征的含量。在Cohn-Kanade和CMU-AMP人脸库上的表情识别实验表明,本文方法获得的表情动态特征对表情识别更有效。
- 朱明旱伍宗富罗大庸
- 关键词：GABOR滤波器动态特征表情识别
- 人脑半监督学习机理分类法被引量：1
- 2011年
- 针对NN(nearest neighbor)和kNN(k-nearest neighbor)方法在标记样本较少时,分类正确率不高的缺陷,根据人脑分类样本时,自觉地利用未标记样本的半监督学习机理,提出一种人脑半监督学习机理分类方法。该方法利用未标记样本间的近邻关系,减少了标记样本数量对分类正确率的影响程度。在MNIST手写体数字库和ORL人脸库上的样本分类实验表明,在标记样本数较少的情况下,该方法的分类正确率比NN和kNN方法高得多。
- 朱明旱邵湘怡罗大庸
- 关键词：半监督分类
- 基于流形学习的遮挡条件下表情识别方法被引量：1
- 2012年
- 提出了一种识别遮挡图像表情的方法。先用主元分析(PCA,principal component analysis)算法对遮挡图像重建;然后根据正态分布理论检测出遮挡区域,并根据图像的部分相似性,将遮挡图像嵌入到流形空间中;最后用支持向量机(SVM,support vector machine)实现表情分类。本方法较好地消除了遮挡区检测误差对表情识别的影响,对遮挡图像的表情识别具有良好的鲁棒性。通过Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验,验证了本方法有较强的鲁棒性、较高的识别率和较高的运行效率。
- 朱明旱陈日新罗大庸
- 关键词：流形学习遮挡检测表情识别
