鲁棒局部保持投影的表情识别

doi:10.13190/jbupt.2006s2.178.305

北京邮电大学学报 ›› 2006, Vol. 29 ›› Issue (s2): 178-182.doi: 10.13190/jbupt.2006s2.178.305

鲁棒局部保持投影的表情识别

李睿凡1 朱强生1 郭燕慧1 刘海涛2

1．北京邮电大学信息工程学院，北京 100876；2．中国民航大学通信工程系，天津 300300

收稿日期:2006-10-10 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-11-30 发布日期:2006-11-30
通讯作者: 李睿凡

Robust Locality Preserving Projection for Facial Expression Recognition

LI Rui-fan1, ZHU Qiang-sheng1, GUO Yan-hui1, LIU Hai-tao2

1. School of Information Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. Department of Communications Engineering, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China

Received:2006-10-10 Revised:1900-01-01 Online:2006-11-30 Published:2006-11-30
Contact: LI Rui-fan

摘要/Abstract

摘要：

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性，提出了一种鲁棒的局部保持投影算法. 其基本出发点是首先对所有数据点进行评估，以获得它们可能成为异常值的信息，然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中. 采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法，对JAFFE表情数据库进行了实验，结果表明，该方法有效.

关键词: 局部保持投影, 鲁棒性, 表情识别

Abstract:

Aiming at the sensitivity of manifold learning, such as Locality preserving projection (LPP), to noises or outliers, a robust version of LPP, called Robust LPP (RLPP), was proposed. By this algorithm, all the data was firstly evaluated to obtain the possibility of data points as outliers. And then this information was used for neighborhood selection and low-dimensional embedding. The RLPP was used for the representation of facial images. The experiments on JAFFE database showed the effectiveness of this algorithm.

Key words: locality preserving projection, robustness, facial expression recognition

中图分类号:

TN391

李睿凡1 朱强生1 郭燕慧1 刘海涛2. 鲁棒局部保持投影的表情识别[J]. 北京邮电大学学报, 2006, 29(s2): 178-182.

LI Rui-fan1, ZHU Qiang-sheng1, GUO Yan-hui1, LIU Hai-tao2

. Robust Locality Preserving Projection for Facial Expression Recognition[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2006, 29(s2): 178-182.

[1]	王延凯龙华邵玉斌杜庆治王瑶. 基于融合特征MGCC的语种识别方法[J]. 北京邮电大学学报, 2023, 46(2): 116-121.
[2]	任帅雷雪梅淡卓异何骁石磊. 一种基于三维模型顶点分区的多载体信息隐藏算法[J]. 北京邮电大学学报, 2023, 46(1): 109-114,126.
[3]	曹毅, 黄子龙, 盛永健, 刘晨, 费鸿博. D-2-DenseNet噪音鲁棒的城市音频分类模型[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(1): 86-91.
[4]	仇景明, 曲桦, 赵季红. 一种鲁棒网络流量分类及新类型发现算法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(2): 40-45.
[5]	吴林冲, 颜子翔, 肖井华. 基于高阶关联矩阵方法的混沌系统参数辨识[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(5): 15-21.
[6]	景旻, 任娜, 朱长青, 周子宸. 一种基于距离分区的BIM模型零水印算法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(5): 100-106.
[7]	赵珊, 李永思. 基于主成分分析的图像哈希算法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(2): 36-41.
[8]	余修武, 肖人榕, 刘永, 郭倩, 余昊. 基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位算法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(2): 7-12.
[9]	刘永利, 郭呈怡, 王恒达, 晁浩. 增量式模糊C有序均值聚类算法[J]. 北京邮电大学学报, 2018, 41(4): 29-36.
[10]	王莹莹, 杨成松, 朱长青, 任娜, 方虎生. 抗数据合并攻击的矢量地理数据数字水印[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(4): 48-53.
[11]	陈湘军, 阮雅端, 陈启美, 叶飞跃. 车辆图像稀疏特征表示及其监控视频应用[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(s1): 81-86.
[12]	李涛裴文江. 针对重叠社团结构的复杂网络多靶向攻击策略[J]. 北京邮电大学学报, 2010, 33(3): 34-39.
[13]	叶天语马兆丰钮心忻杨义先. 强鲁棒性零水印技术[J]. 北京邮电大学学报, 2010, 33(3): 126-129.

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