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【2h】

Kernel Locality Preserving Symmetrical Weighted Fisher Discriminant Analysis based subspace approach for expression recognition

机译：基于核位置保持对称加权Fisher判别分析的子空间表达识别方法

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Hegde G.P.; Seetha M.; Hegde Nagaratna;
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年度 2016
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2. Recognition of Expressions Based on Kernel Global and Local Symmetrical Weighted Fisher Discriminant Nonlinear Subspace Approach [J] . G. P. Hegde, Shubhada V. P., M. Seetha, International Journal of Applied Engineering Research . 2016,第5aPta7期

机译：基于内核全球和局部对称加权Fisher判别非线性子空间方法的表达识别
3. Kernel Fisher Discriminant Analysis with Locality Preserving for Feature Extraction and Recognition [J] . Di Zhang, Jiazhong He, Yun Zhao International journal of computational intelligence systems . 2013,第1a6期

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机译：基于分数次幂多项式模型的基于Gabor滤波器的光学图像识别（基于带有核的共同判别局部性保留投影）
5. Entire Gabor kernel locality preserving Fisher discriminant analysis: Subspace approach for expression recognition [C] . G. P. Hegde, M. Seetha Proceedings of the 2015 International Conference on Green Computing and Internet of Things . 2015

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6. Statistical pattern recognition: Locality preserving embeddings and ensemble of rules. [D] . Niu, Ben. 2008

机译：统计模式识别：保留局部性嵌入和规则集合。
7. Emotion Recognition from Single-Trial EEG Based on Kernel Fishers Emotion Pattern and Imbalanced Quasiconformal Kernel Support Vector Machine [O] . Yi-Hung Liu, Chien-Te Wu, Wei-Teng Cheng, 2014

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8. Kernel Locality Preserving Symmetrical Weighted Fisher Discriminant Analysis based subspace approach for expression recognition [O] . G.P. Hegde, M. Seetha, Nagaratna Hegde 2016

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