Multiparameter Space Decision Voting and Fusion Features for Facial Expression Recognition
المؤلفون المشاركون
Wang, Yan
Li, Ming
Wan, Xing
Zhang, Congxuan
Wang, Yue
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Obtaining a valid facial expression recognition (FER) method is still a research hotspot in the artificial intelligence field.
In this paper, we propose a multiparameter fusion feature space and decision voting-based classification for facial expression recognition.
First, the parameter of the fusion feature space is determined according to the cross-validation recognition accuracy of the Multiscale Block Local Binary Pattern Uniform Histogram (MB-LBPUH) descriptor filtering over the training samples.
According to the parameters, we build various fusion feature spaces by employing multiclass linear discriminant analysis (LDA).
In these spaces, fusion features composed of MB-LBPUH and Histogram of Oriented Gradient (HOG) features are used to represent different facial expressions.
Finally, to resolve the inconvenient classifiable pattern problem caused by similar expression classes, a nearest neighbor-based decision voting strategy is designed to predict the classification results.
In experiments with the JAFFE, CK+, and TFEID datasets, the proposed model clearly outperformed existing algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yan& Li, Ming& Wan, Xing& Zhang, Congxuan& Wang, Yue. 2020. Multiparameter Space Decision Voting and Fusion Features for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138946
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yan…[et al.]. Multiparameter Space Decision Voting and Fusion Features for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138946
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yan& Li, Ming& Wan, Xing& Zhang, Congxuan& Wang, Yue. Multiparameter Space Decision Voting and Fusion Features for Facial Expression Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138946
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138946
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر