模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (2): 278-283    DOI:
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基于表情加权距离SLLE的人脸表情识别
应自炉1,2,李景文1,张有为1,2
1.北京航空航天大学 电子信息工程学院 北京 100083
2.五邑大学 信息学院 江门 529020
Facial Expression Recognition Based on SLLE with Expression Weighted Distances
YING Zi-Lu1,2,LI Jing-Wen1,ZHANG You-Wei1,2
1.School of Electronics and Information Engineering,Beihang University,Beijing 100083
2.School of Information,Wuyi University,Jiangmen 529020

全文: PDF (416 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 局部线性嵌入(LLE)算法没有考虑训练样本的类别信息,而有监督LLE(SLLE)算法等同处理类别之间的差异性。根据人脸表情的特点,各个表情类别之间的差异性是有区别的,据此,文中构造一种基于表情加权距离的SLLE算法。在计算训练样本之间距离时,对来自不同表情类别的样本距离选择不同的加权值,从而使表情类别的先验信息得到更充分利用。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,该算法在一定邻域范围内获得更好的人脸表情识别率,是一种有效算法。
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关键词 局部线性嵌入(LLE)有监督局部线性嵌入(SLLE)人脸表情识别表情加权距离    
Abstract:The traditional locally linear embedding (LLE) algorithm doesn’t take into consideration the class label information of training samples while the supervised LLE (SLLE) algorithm treats the different between classes equally which is inappropriate for facial expression recognition. Taking the differences between expressions into account, a new supervised locally linear embedding (SLLE) algorithm called expression related SLLE (ERSLLE) is designed which uses different weights for sample distance calculation in determining neighborhood samples. The proposed algorithm is applied to the facial expression recognition on the Japanese female facial expression database (JAFFE). The results show that the proposed algorithm is effective and superior to the traditional LLE and SLLE. Better performance is obtained for facial expression recognition in a certain range of the number k of the nearest neighborhood, compared with LLE and SLLE.
Key wordsLocally Linear Embedding (LLE)    Supervised Locally Linear Embedding (SLLE)    Facial Expression Recognition    Expression Weighted Distance   
收稿日期: 2008-12-23     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:广东省自然科学基金资助项目(No.07010869)
作者简介: 应自炉,男,1966年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为信号与信息处理、人机自然交互、模式识别、人脸表情识别、信息融合.E-mail:ziluy@163.com.李景文,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为信号与信息处理、目标检测与成像,图像处理,图像识别,信息融合.张有为,男,1937年生,教授,博士生导师,主要研究方向为检测与估计理论、人机自然交互、语音识别、情态识别.
引用本文:   
应自炉,李景文,张有为. 基于表情加权距离SLLE的人脸表情识别[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(2): 278-283. YING Zi-Lu,LI Jing-Wen,ZHANG You-Wei. Facial Expression Recognition Based on SLLE with Expression Weighted Distances. , 2010, 23(2): 278-283.
链接本文:  
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