检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机工程》2011年第12期176-178,181,共4页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(10702065);西北工业大学科技创新基金资助项目(2008KJ02042)
摘 要:提出一种基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法——FSLLE。引入线性映射解决局部线性嵌入算法的样本外学习问题,通过自适应动态地确定局部线性空间邻域参数,最大化地融合样本数据的类别信息和局部结构信息矩阵,以获取髙维数据的最佳分类低维子空间。在JAFFE人脸表情库对该算法进行测试,结果表明,FSLLE算法能根据流形结构动态地确定局部邻域的大小,具有较好的表情识别率。A new expression image feature extraction and recognition method based on Locally Linear Embedding(LLE) and fisher criterion, named FSLLE, is proposed. The algorithm dynamically determines the local neighborhood size by using the relationship between its local estimated geodesic distance matrix and local Euclidean distance matrix and effectively integrated the face manifold local structure information with the labels' information by adjustable factor. The proposed method is tested and evaluated using the JAFFE face expression database. Experimental results show that FSLEE validate the proposed approach and is more powerful for expression recognition.
关 键 词:局部线性嵌入 有监督学习 表情识别 流形学习 最大散度矩阵
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.249