基于Gabor变换与改进SLLE的人脸表情识别

摘要：

本文通过Gabor变换进行人脸表情图像的特征提取,并利用局部线性嵌入(LLE)系列算法进行数据降维操作.LLE算法是一种非线性降维算法,它可以使得降维后的数据保持原有的拓扑结构,在人脸表情识别中有广泛的应用.因为LLE算法没有考虑样本的类别信息,因此有了监督的局部线性嵌入(SLLE)算法.但是SLLE算法仅仅考虑了样本的类别信息却没有考虑到各种表情之间的关系,因此本文提出一种改进的SLLE算法,该算法认为中性表情是其他各种表情的中心.在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法获得了更好的人脸表情识别率,是一种有效算法.

关键词：Gabor变换、人脸表情、特征提取、LLE、SLLE

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;B84

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：210-214