找一下PCA可以用于将人脸图像的表情以主要特征值的形式提取出来,从而生成新的表情。的资料
时间: 2024-05-19 19:12:26 浏览: 13
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维算法,也可以应用于人脸表情识别中。通过PCA算法提取人脸图像的主要特征值,可以实现将表情以主要特征值的形式提取出来,从而生成新的表情。关于PCA在人脸表情识别中的应用,可以参考以下资料:
1. Turk, M. and Pentland, A. (1991). Eigenfaces for recognition, Journal of Cognitive Neuroscience, 3(1):71-86.
2. Yang, M., Zhang, L., Feng, X., and Yin, L. (2004). Fisher discrimination with principal component representation for face recognition, IEEE Trans. on Image Processing, 13(2):262-263.
3. Ahonen, T., Hadid, A. and Pietikainen, M. (2006). Face recognition with local binary patterns, In Proc. of the European Conference on Computer Vision, Graz, Austria.
4. Zhao, W., Chellappa, R., Phillips, P.J. and Rosenfeld, A. (2003). Face recognition: A literature survey, ACM Computing Surveys, 35(4):399-458.
希望这些资料能对您有所帮助。
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