融合全局与局部多样性特征的人脸表情识别

摘要：

通常主成分分析(PCA)只能保持数据的全局结构,邻域保持嵌入(NPE)算法只能保持邻域样本间的相似性,忽略了其差异性.针对上述问题,提出了一种融合全局与局部多样性的特征提取算法,并将其应用于人脸表情识别中.该算法利用PCA算法保持全局结构,并通过流形学习思想定义局部差异离散度和局部相似离散度,结合最大局部散度差准则,有效刻画出局部流形结构的多样性;将全局特征和局部多样性特征相结合,提取出低维流形特征用于表情分类.在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验表明,该算法与PCA、局部保持投影(LPP)、NPE等算法相比,不仅有效地提高了识别率,而且在取得最高识别率时所需维数最低,证明了此算法在识别效果方面的优越性.

关键词：机器视觉、表情识别、流形学习、特征提取

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：164-170