基于局部二值模式和核判别等值图的面部表情识别

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作者：scidown 发布时间：2021-06-03 20:38:37 文章标题：

基于局部二值模式和核判别等值图的面部表情识别( Facial Expression Recognition Based on Local Binary Patterns and Kernel Discriminant Isomap )

文章作者：

X Zhao S Zhang kernel isometric mapping dimensionality reduction local binary patterns facial expression recognition

文章简述：

人脸表情识别是一个有趣而又富有挑战性的课题。考虑到人脸图像的非线性流形结构，提出了一种新的基于核的流形学习方法，称为核判别等距映射（KDIsomap）。KDIsomap的目标是在一个再生核Hilbert空间中通过最大化类间离散度和最小化类内离散度来非线性提取判别信息。利用KDIsomap对提取的局部二值模式(LBP)人脸特征进行非线性降维处理,生成低维可描述的嵌入式数据表示,在人脸表情识别任务中的性能得到显著提高。采用欧几里德度量的最近邻分类器进行人脸表情分类。在JAFFE数据库和Cohn-Kanade数据库两个常用的人脸表情数据库上进行了人脸表情识别实验。实验结果表明,KDIsomap在JAFFE数据库和Cohn-Kanade数据库上的准确率分别达到81.59%和94.88%。KDIsomap的性能优于其它常用的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、核主成分分析(KPCA)、核线性判别分析(KLDA)和核等距映射（KIsomap）等方法。

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