本文主要是介绍Facial Expression Recognition Using KCCA，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Zheng, W., et al. (2006).Neural Networks, IEEE Transactions on 17(1): 233-238.
在每个面部图像标记34个特征点，利用Gabor变换提取特征，形成一个labeled graph(LG) vector,代表了面部图像的特征。对于每个训练的面部图像，the semantic ratings describing the basic expressions are combined into a six-dimensional semantic expression vector.这样的一个六维向量就是一个面部表情的标签。
LG vector和semantic expression vector是相关的，利用KCCA算法学习最大相关的投影。利用这个投影向量，我们估计测试集（只有LG vector）的semantic expression vector。即实现了表情的识别。
流程图如下：
这篇关于Facial Expression Recognition Using KCCA的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
