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方法

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【摘要】：對于傳統(tǒng)的局部線性嵌入(LLE)算法在給定數(shù)據(jù)集中無法學習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面部表情估計方法。該算法分別通過LLE和ISOMAP兩種流形學習對面部表情圖像集進行分類訓練,并得到數(shù)據(jù)的細化二維映射結(jié)果,再通過二維表情分布圖將兩種分類數(shù)據(jù)進行融合與重排列。為驗證融合的可行性,實驗通過流行學習對表情數(shù)據(jù)進行分類與標記,利用五折交叉驗證,將數(shù)據(jù)定義為五種不同表情,并引入表情的識別率對融合算法與兩種傳統(tǒng)算法進行對比。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)取得較高的識別率和較低的重構(gòu)誤差,基本滿足對高維圖像實時處理的要求。
【作者單位】： 四川大學電子信息學院;四川大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 面部表情 流形學習 降維 局部線性嵌入 等距映射 流形融合
【基金】：四川省科技支撐項目(2012RZ0005)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言面部表情分析在人機交互(Human-Computer Interaction,HCI)應用和諸如在線/遠程教育、智能家電控制、計算機輔助醫(yī)療器械、人體行為傾向檢測的非語言交流系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。許多研究通過采用大量模式識別技術(shù)來對面部表情進行自動化估計,通過提取分析面部表情的特

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本文編號：1125344