TAILIEUCHUNG - Biomedical Engineering 2012 Part 17

Tham khảo tài liệu 'biomedical engineering 2012 part 17', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 632 Biomedical Engineering EICA Liu 2004 . Here we apply the ICA algorithm on pm which is in the reduced subspace containing the first m eigenvectors. To find the statistically independent basis images each PCA basis image is the row of the input variables and the pixel values are observations for the variables. Thus U WicaPT 5 where U is the obtained basis images comprised with the coefficient WICA and the eigenvectors pm . Some of the basis images are shown in Fig. 4. The reconstructed image set X is then described as X VPTm VWiCCaU . 6 Therefore the IC representation U can be computed by the rows of the feature vector R followed as R VW-cA . 7 For the final step of FICA FLD is performed on the IC feature vectors of R . FLD is based on the class specific information which maximizes the ratio of the between-class scatter matrix and the within-class scatter matrix. The formulas for the within SW and between SB scatter matrix are defined as follows c SW s s rk - ri rk - ri T 8 i 1 ifc Ci c SB s Ni ri - rm ri - rm T 9 i 1 where c is the total number of classes Ni the number of facial expression images rk the - feature vector from all feature vector R ri the mean of class Ci and rm the mean of all feature vectors R . The optimal projection Wd is chosen from the maximization of ratio of the determinant of the between class scatter matrix of the projection data to the determinant of the within class scatter matrix of the projected samples as J Wd WdTsWdl WdTsWdl 10 where Wd is the set of discriminant vectors of SB and SW corresponding to the c -1 largest generalized eigenvalues. The discriminant ratio is derived by solving the generalized eigenvalue problem such that 633 Human Facial Expression Recognition Using Fisher Independent Component Analysis and Hidden Markov Model SW ASW B d W d 11 where A is the diagonal eigenvalue matrix. This discriminant vector Wd forms the basis of the c -1 dimensional subspace for a c -class problem. Fig. 3. Facial expression .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
69    272    11
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.