基于流形學(xué)習(xí)的面部表情圖像識(shí)別方法研究.pdf

1、人臉面部表情蘊(yùn)含著很多有價(jià)值的信息，人臉面部表情圖像識(shí)別將有助于探索人的內(nèi)心情感世界，促進(jìn)其在人機(jī)交互和安全監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用。因此，本文首先討論人臉表情圖像識(shí)別的研究現(xiàn)狀和背景，然后提出兩種基于流形學(xué)習(xí)的特征提取方法，實(shí)現(xiàn)人臉表情圖像的高效識(shí)別。本文的主要工作如下:
　　1)提出一種最大非參數(shù)化類間距映射方法。在該方法中，為了克服傳統(tǒng)線性判別分析方法不能有效處理非高斯分布數(shù)據(jù)問(wèn)題，從非參數(shù)化或局部學(xué)習(xí)的角度，定義樣本類間散度矩陣和

2、類內(nèi)散度矩陣;同時(shí)為了避免小樣本問(wèn)題，建立非參數(shù)化類間距度量。最后，建立目標(biāo)函數(shù)，尋找線性投影子空間，使得非參數(shù)化類間距度量最大。在標(biāo)準(zhǔn)面部表情圖像的實(shí)驗(yàn)表明該方法是一種有效的特征提取方法。
　　2)提出一種距離加權(quán)局部保持映射方法。在該方法中，充分利用人臉表情圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本的類別信息，定義一個(gè)距離加權(quán)矩陣，調(diào)整同類樣本和異類樣本之間的差異性，然后針對(duì)距離修改后的樣本，采用局部保持投影方法，實(shí)現(xiàn)高維人臉表情圖像數(shù)據(jù)到低維判別子空