核偏最小二乘回归在面部表情识别中的应用

摘要：

面部表情识别作为一个分类问题,由于其在人机交互中扮演着重要角色,已成为人脸识别领域的前沿研究方向.本文分析了(核)偏最小二乘回归并获得了一种新方法来解决这些问题.此外还发现核偏最小二乘回归的第一阶段等价于特征提取的广义判别分析并证明了核偏最小二乘回归可以通过定义虚拟矩阵直接应用于分类问题.通过实验发现,提出的线性降维改进算法在大多数情况下优于其他常用算法;基于面部表情识别的核偏最小二乘回归算法在人脸数据集上也取得了良好的分类效果.

关键词：人脸识别、面部表情、特征提取、核偏最小二乘回归

所属期刊栏目：41

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61672522

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：14-21