基于多重流形嵌入的局部线性嵌入与等距映射面部表情估计方法

发布时间：2017-11-01 05:06

  本文关键词：基于多重流形嵌入的局部线性嵌入与等距映射面部表情估计方法

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【摘要】：对于传统的局部线性嵌入(LLE)算法在给定数据集中无法学习多重流形信息与等距映射(ISOMAP)算法在展现数据内在几何形态不足的特性,为提高面部表情图像的分类精度,提出了一种基于多重流形嵌入的LLE与ISOMAP面部表情估计方法。该算法分别通过LLE和ISOMAP两种流形学习对面部表情图像集进行分类训练,并得到数据的细化二维映射结果,再通过二维表情分布图将两种分类数据进行融合与重排列。为验证融合的可行性,实验通过流行学习对表情数据进行分类与标记,利用五折交叉验证,将数据定义为五种不同表情,并引入表情的识别率对融合算法与两种传统算法进行对比。融合算法使低维数据不但具有数据间的局部线性关系,同时也保证了数据间的全局映射关系。仿真结果表明,融合算法在特定K近邻(KNN)范围内取得较高的识别率和较低的重构误差,基本满足对高维图像实时处理的要求。
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;四川大学计算机学院;
【关键词】： 面部表情 流形学习 降维 局部线性嵌入 等距映射 流形融合
【基金】：四川省科技支撑项目(2012RZ0005)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言面部表情分析在人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)应用和诸如在线/远程教育、智能家电控制、计算机辅助医疗器械、人体行为倾向检测的非语言交流系统起着至关重要的作用。许多研究通过采用大量模式识别技术来对面部表情进行自动化估计,通过提取分析面部表情的特

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本文编号：1125344