文件名称:
融合全局与局部多样性特征的人脸表情识别
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：通常主成分分析(PCA)只能保持数据的全局结构，邻域保持嵌入(NPE)算法只能保持邻域样本间的相似性，忽略了其差异性。针对上述问题，提出了一种融合全局与局部多样性的特征提取算法，并将其应用于人脸表情识别中。该算法利用PCA算法保持全局结构，并通过流形学习思想定义局部差异离散度和局部相似离散度，结合最大局部散度差准则，有效刻画出局部流形结构的多样性；将全局特征和局部多样性特征相结合，提取出低维流形特征用于表情分类。在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验表明，该算法与PCA、局部保持投影(LPP)、NPE等算法相比，不仅有效地提高了识别率，而且在取得最高识别率时所需维数最低，证明了此算法在识别效果方面的优越性。
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