本文關(guān)鍵詞：基于多重流形嵌入的局部線性嵌入與等距映射面部表情估計(jì)方法

  更多相關(guān)文章： 面部表情 流形學(xué)習(xí) 降維 局部線性嵌入 等距映射 流形融合

【摘要】：對(duì)于傳統(tǒng)的局部線性嵌入(LLE)算法在給定數(shù)據(jù)集中無(wú)法學(xué)習(xí)多重流形信息與等距映射(ISOMAP)算法在展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在幾何形態(tài)不足的特性,為提高面部表情圖像的分類精度,提出了一種基于多重流形嵌入的LLE與ISOMAP面部表情估計(jì)方法。該算法分別通過(guò)LLE和ISOMAP兩種流形學(xué)習(xí)對(duì)面部表情圖像集進(jìn)行分類訓(xùn)練,并得到數(shù)據(jù)的細(xì)化二維映射結(jié)果,再通過(guò)二維表情分布圖將兩種分類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與重排列。為驗(yàn)證融合的可行性,實(shí)驗(yàn)通過(guò)流行學(xué)習(xí)對(duì)表情數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與標(biāo)記,利用五折交叉驗(yàn)證,將數(shù)據(jù)定義為五種不同表情,并引入表情的識(shí)別率對(duì)融合算法與兩種傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比。融合算法使低維數(shù)據(jù)不但具有數(shù)據(jù)間的局部線性關(guān)系,同時(shí)也保證了數(shù)據(jù)間的全局映射關(guān)系。仿真結(jié)果表明,融合算法在特定K近鄰(KNN)范圍內(nèi)取得較高的識(shí)別率和較低的重構(gòu)誤差,基本滿足對(duì)高維圖像實(shí)時(shí)處理的要求。
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 面部表情 流形學(xué)習(xí) 降維 局部線性嵌入 等距映射 流形融合
【基金】：四川省科技支撐項(xiàng)目(2012RZ0005)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言面部表情分析在人機(jī)交互(Human-Computer Interaction,HCI)應(yīng)用和諸如在線/遠(yuǎn)程教育、智能家電控制、計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療器械、人體行為傾向檢測(cè)的非語(yǔ)言交流系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。許多研究通過(guò)采用大量模式識(shí)別技術(shù)來(lái)對(duì)面部表情進(jìn)行自動(dòng)化估計(jì),通過(guò)提取分析面部表情的特

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本文編號(hào)：1125344