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植基於奇異值分解與改良式區域方向圖樣之人臉表情辨識 = Facial E...
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周士弼
植基於奇異值分解與改良式區域方向圖樣之人臉表情辨識 = Facial Expression Recognition Based on Singular Value Decomposition and Improved Local Directional Pattern
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:
Facial Expression Recognition Based on Singular Value Decomposition and Improved Local Directional Pattern
作者:
周士弼,
其他團體作者:
國立高雄大學
出版地:
[高雄市]
出版者:
撰者;
出版年:
2015[民104]
面頁冊數:
61面圖,表 : 30公分;
標題:
表情辨識
標題:
Facial expression recognition
電子資源:
http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/74373851810438406859
附註:
104年10月31日公開
附註:
參考書目:面48-52
摘要註:
由於人機互動介面受到重視,使得人臉辨識在電腦視覺領域中,成為熱門的研究主題之一。優秀人臉表情辨識系統的關鍵,在於如何建立能穩健描述人臉表情的特徵。本論文提出,奇異值分解與改良式區域方向圖樣結合的外觀特徵萃取方法,我們使用Cohn-Kanada、Extended Cohn-Kanada(CK+)、JAFFE與TFEID人臉表情資料庫,以支持向量機進行表情分類進行效能測試。實驗結果顯示,我們的方法能獲得相當良好的辨識準確率。 Facial expression recognition has received a considerable amount of attention by the computer vision research community due to its importance in both human-computer and social interaction. One of the critical issues for a successful facial expression recognition system is to develop a robust facial feature descriptor. In this paper, we present an appearance-based facial feature descriptor which combines singular value decomposition and the improved local directional pattern. The recognition performance of the proposed method is evaluated on the well-known Cohn-Kanada, Extended Cohn-Kanada (CK+), JAFFE, and TFEID databases with a support vector machine classifier, respectively. Experimental results show that the proposed method yields good recognition accuracy than other existing methods.
植基於奇異值分解與改良式區域方向圖樣之人臉表情辨識 = Facial Expression Recognition Based on Singular Value Decomposition and Improved Local Directional Pattern
周, 士弼
植基於奇異值分解與改良式區域方向圖樣之人臉表情辨識
= Facial Expression Recognition Based on Singular Value Decomposition and Improved Local Directional Pattern / 周士弼撰 - [高雄市] : 撰者, 2015[民104]. - 61面 ; 圖,表 ; 30公分.
104年10月31日公開參考書目:面48-52.
表情辨識Facial expression recognition
植基於奇異值分解與改良式區域方向圖樣之人臉表情辨識 = Facial Expression Recognition Based on Singular Value Decomposition and Improved Local Directional Pattern
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104年10月31日公開
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參考書目:面48-52
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指導教授:賴智錦博士、潘欣泰博士
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碩士論文--國立高雄大學電機工程學系碩士班
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由於人機互動介面受到重視,使得人臉辨識在電腦視覺領域中,成為熱門的研究主題之一。優秀人臉表情辨識系統的關鍵,在於如何建立能穩健描述人臉表情的特徵。本論文提出,奇異值分解與改良式區域方向圖樣結合的外觀特徵萃取方法,我們使用Cohn-Kanada、Extended Cohn-Kanada(CK+)、JAFFE與TFEID人臉表情資料庫,以支持向量機進行表情分類進行效能測試。實驗結果顯示,我們的方法能獲得相當良好的辨識準確率。 Facial expression recognition has received a considerable amount of attention by the computer vision research community due to its importance in both human-computer and social interaction. One of the critical issues for a successful facial expression recognition system is to develop a robust facial feature descriptor. In this paper, we present an appearance-based facial feature descriptor which combines singular value decomposition and the improved local directional pattern. The recognition performance of the proposed method is evaluated on the well-known Cohn-Kanada, Extended Cohn-Kanada (CK+), JAFFE, and TFEID databases with a support vector machine classifier, respectively. Experimental results show that the proposed method yields good recognition accuracy than other existing methods.
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310002564881
博碩士論文區(二樓)
不外借資料
學位論文
TH 008M/0019 542201 7741.1 2015 c.2
一般使用(Normal)
在架
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