基于稀疏特征挑选和概率线性判别分析的表情识别研究

• 作者: 张瑞 苏剑波 蒋晨之
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 稀疏 特征挑选 子空间学习
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1710-1718
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.07.024

摘要

提出一种基于稀疏特征挑选(Sparse selection)和概率线性判别分析(Probabilistic linear discriminant analysis)的表情识别方法SS-PLDA.该方法由两部分构成:第一部分是使用稀疏的方法挑选出人脸与表情相关的区域,构造表情的完备特征集;第二部分是针对构造的表情完备特征集里仍含有一些其他信息,运用概率线性判别分析实现表情特征与干扰信息的分离,学习出一个只含有表情信息的子空间,最后基于该表情子空间进行表情识别分析.通过在CK+和JAFFE这两个数据库上面的实验,证实了基于稀疏特征挑选的方法可以得到识别性能的改善,且先使用特征挑选再对所挑选结果应用概率线性判别分析可以达到更好的提升效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏剑波	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	73	1338	21.0	35.0
2	张瑞	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	41	293	11.0	15.0
3	蒋晨之	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	1	4	1.0	1.0