基于多類(lèi)LDA的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、在人際交往中，面部表情是一種非常重要的信息交流方式，能夠傳達(dá)很多語(yǔ)言所不能傳達(dá)的信息，通過(guò)對(duì)人臉表情進(jìn)行識(shí)別可以獲取大量有價(jià)值的信息。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，人臉表情識(shí)別就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉的表情信息進(jìn)行特征提取并分類(lèi)的過(guò)程。它可令計(jì)算機(jī)根據(jù)人的表情信息推斷出人的情緒，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)的智能交互。人臉表情識(shí)別的應(yīng)用非常廣泛，例如人機(jī)交互、機(jī)器視覺(jué)、圖像處理與模式識(shí)別等領(lǐng)域都對(duì)人臉表情識(shí)別技術(shù)有很大的需求。鑒于人臉表情識(shí)別所具有的重要價(jià)值，本文對(duì)人臉

2、表情識(shí)別的具體理論進(jìn)行研究，創(chuàng)新之處有以下三點(diǎn):
　　本文提出了一種有效的人臉表情特征提取方法，在傳統(tǒng)的局部二值模式(LBP)和中心對(duì)稱(chēng)局部二值模式(CS-LBP)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，生成一種新的特征提取方法——斜對(duì)稱(chēng)局部二值模式(SS-LBP)。實(shí)驗(yàn)表明，SS-LBP在處理人臉表情圖像時(shí)成效顯著，非常有助于之后的特征降維和表情分類(lèi)。
　　本文提出了一種新穎的不完全加權(quán)判別濾波器算法IWDF，先對(duì)傳統(tǒng)的加權(quán)線(xiàn)性判別分析(WLD

3、A)算法進(jìn)行改進(jìn)形成一種新的線(xiàn)性判別分析模式——不完全加權(quán)線(xiàn)性判別分析算法(IWLDA)，然后將基礎(chǔ)濾波器有效地融入到IWLDA算法中，通過(guò)對(duì)IWLDA算法進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練出針對(duì)不同表情的六個(gè)不完全加權(quán)判別濾波器IWDF。而后從各種基礎(chǔ)濾波器中選出最適合融入IWLDA的點(diǎn)積濾波器，同時(shí)在各種不同的權(quán)重函數(shù)中選擇基于瑪氏距離的權(quán)重定義方式，最終組成最優(yōu)的IWDF。
　　本文在傳統(tǒng)的線(xiàn)性嶺回歸算法(LLR)的基礎(chǔ)上提出了一種加權(quán)線(xiàn)性嶺回歸