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[發(fā)明專利]一種基于云模型的人臉表情識(shí)別方法無(wú)效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201110234790.6 申請(qǐng)日: 2011-08-16
公開(公告)號(hào): CN102254189A 公開(公告)日: 2011-11-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王樹良;池荷花;池蓮花 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 武漢大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/62 分類號(hào): G06K9/62
代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 張火春
地址: 430072 湖*** 國(guó)省代碼: 湖北;42
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 模型 表情 識(shí)別 方法
【說(shuō)明書】:

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明涉及人臉表情識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于云模型的人臉表情識(shí)別方法。

背景技術(shù)

云模型具有宏觀精確、微觀模糊、宏觀可控、微觀不可控的特點(diǎn),其本質(zhì)單位是云滴組成的概念云,思想是兼顧了隨機(jī)性和模糊性。它把自然語(yǔ)言中的隨機(jī)性和模糊性有機(jī)地綜合在一起,構(gòu)成定性和定量相互間的映射,不但突破了概率統(tǒng)計(jì)中“硬計(jì)算”的局限性,而且解決了作為模糊集理論基石的隸屬函數(shù)的固有缺陷,破除了粗集邊界集的局限性,提供了一套解決數(shù)據(jù)挖掘中不確定性問(wèn)題的新方法和新技術(shù)。云模型作為一種一般性的數(shù)學(xué)理論,巧妙地實(shí)現(xiàn)了定性定量之間的自由數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換,其方法和技術(shù)發(fā)展至今,已經(jīng)被廣泛成功地應(yīng)用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)、空間數(shù)據(jù)挖掘、智能控制和大系統(tǒng)效能評(píng)估中,解決或解釋自然、社會(huì)的問(wèn)題或現(xiàn)象,并取得了顯著的成效。

云發(fā)生器(Cloud?Generator,簡(jiǎn)稱CG)指云模型的生成算法。云發(fā)生器建立起定性和定量之間相互聯(lián)系、相互依存、性中有量、量中有性的映射關(guān)系,主要包括正向云發(fā)生器、逆向云發(fā)生器、X條件云發(fā)生器和Y條件云發(fā)生器。

逆向云發(fā)生器(Backward?Cloud?Generator)是實(shí)現(xiàn)數(shù)值和其語(yǔ)言值之間的不確定性轉(zhuǎn)換模型,是從定量到定性的映射。它將一定數(shù)量的精確數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)換為以恰當(dāng)?shù)亩ㄐ哉Z(yǔ)言值{Ex,En,He}表示的概念,并據(jù)此代表這些精確數(shù)據(jù)所反映的云滴整體。云滴對(duì)應(yīng)精確數(shù)據(jù)的數(shù)量越多,反映的概念越確切。逆向云發(fā)生器是一個(gè)逆向的、間接的云生成過(guò)程,它把給定的符合某一分布規(guī)律的一組云滴Drop(xi,CT(xi))作為樣本,Drop(xi,CT(xi))表示第i個(gè)云滴xi在數(shù)域空間的定量位置及第i個(gè)云滴xi代表該概念的確定度CT(xi),并產(chǎn)生描述云模型所對(duì)應(yīng)的定性概念的三個(gè)數(shù)字特征(Ex,En,He),如圖1所示。通過(guò)正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器,云模型就建立起了定性和定量之間相互聯(lián)系、相互依存、性中有量、量中有性的映射關(guān)系。

逆向云發(fā)生器的輸入為Drop(x1,CT(x1))、Drop(x2,CT(x2))、......Drop(xN,CT(xN)),輸出為(Ex,En,He,N),下面是基于擬合的逆向云發(fā)生器的具體算法:

(1)輸入Drop(x1,CT(x1))、Drop(x2,CT(x2))、......Drop(xN,CT(xN));

(2)將云期望方程線性化,轉(zhuǎn)化為以云滴為觀測(cè)值、以期望和熵為未知參數(shù)的觀測(cè)方程,形成數(shù)據(jù)平差的誤差方程組,然后采用間接平差法進(jìn)行求解,得到期望值的最小二乘擬合值

(3)根據(jù)步驟(2)所得期望值的最小二乘擬合值并根據(jù)公式計(jì)算熵的樣本;

(4)根據(jù)公式計(jì)算熵值

(5)根據(jù)公式H^e=1n-1Σi=1n(Eni-E^n)2]]>計(jì)算超熵

(6)根據(jù)步驟(2)、(4)、(5)的結(jié)果輸出

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