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基于监督判别局部保持投影的表情识别算法
被引量:
2
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作者
王燕
苏文君
刘花丽
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第1期195-199,共5页
LPP算法是无监督算法,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影(SDLPP)的表情识别算法。利用样本的类别信息...
LPP算法是无监督算法,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影(SDLPP)的表情识别算法。利用样本的类别信息重新构造LPP算法中的相似矩阵,然后在目标函数中增加类间散度约束,这样就会在保持样本点局部结构的同时,使不同类的样本点相互远离,从而得到更具有判别性的表情特征。该算法在识别率上比其他方法都有较大提高,通过在JAFFE表情库上的实验验证了其有效性。
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关键词
局部保持投影
有监督学习
类间散度约束
表情识别
LOCALITY
PRESERVING
Projection(LPP)
下载PDF
职称材料
题名
基于监督判别局部保持投影的表情识别算法
被引量:
2
1
作者
王燕
苏文君
刘花丽
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第1期195-199,共5页
基金
甘肃省自然科学基金(No.1014RJZA009
No.1112RJZA029)
甘肃省高等学校基本科研业务费项目(No.1114ZTC144)
文摘
LPP算法是无监督算法,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影(SDLPP)的表情识别算法。利用样本的类别信息重新构造LPP算法中的相似矩阵,然后在目标函数中增加类间散度约束,这样就会在保持样本点局部结构的同时,使不同类的样本点相互远离,从而得到更具有判别性的表情特征。该算法在识别率上比其他方法都有较大提高,通过在JAFFE表情库上的实验验证了其有效性。
关键词
局部保持投影
有监督学习
类间散度约束
表情识别
LOCALITY
PRESERVING
Projection(LPP)
Keywords
supervised learning
between-class scatter constraint
expression recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于监督判别局部保持投影的表情识别算法
王燕
苏文君
刘花丽
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
2
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