一种基于高斯过程隐变量模型的表情识别方法

摘要：

由于传统的线性降维方法存在局限性,利用高斯过程隐变量模型的非线性降维,提出一种新的基于高斯过程隐变量模型的表情识别方法.上述方法首先运用高斯过程隐变量对提取的表情特征进行降维,然后利用变分稀疏高斯过程分类方法进行分类识别.选取在JAFFE数据库进行对比仿真,在提取同一类LBP特征的情况下,使用上述方法与单独使用支持向量机和最近邻算法相比较,新方法明显优于以上两种方法.结果表明了新方法能够有效的进行人脸的表情识别.

关键词：高斯过程、特征提取、表情识别、隐变量模型、非线性降维

所属期刊栏目：35

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：341-344