一种用于表情识别的局部二维主成分分析算法

人脸表情识别是生物特征识别技术的重要组成部分,在安全监测、人机交互等领域有着重要应用。主成分分析(PCA)算法是一种目前广泛应用于表情识别的算法,但在实际应用中识别对象存在个体间差异以及易混淆的相似表情,对算法的稳定性提出了很大挑战。针对于上述问题,在PCA基础上提出一种局部二维主成分分析(L-2DPCA)改进算法,并用于人脸表情特征提取。算法先为每个测试样本选取一组近邻的训练样本,作为局部样本结构;然后再对局部样本进行二维主成分分析;通过放大不同子集类样本间的距离并缩小子集中所有样本间距离的方式,使映射矩阵提取更为准确的表情特征。在Rafd和LMIP人脸表情库进行算法性能测试,实验结果表明,所提出的改进算法在保证实时性的前提下,识别率较标准算法平均分别提高了6%和10%。