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

赵思阳; 张卫华; 周激流

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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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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.

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来源
《计算机应用》 |2016年第z2期|175-178|共4页
作者
赵思阳; 张卫华; 周激流;
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作者单位

四川大学;

四川大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
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;

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