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基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法 被引量：11
1
作者 赵军 赵艳 +2 位作者 杨勇 朴仁圭 黄勇 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第6期844-848,共5页
堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析(principal component analysis,PCA)技术和堆积降噪自动编码机(stacked denoising autoencoders,SDAE)模型,提出一... 堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析(principal component analysis,PCA)技术和堆积降噪自动编码机(stacked denoising autoencoders,SDAE)模型,提出一种新的表情识别算法PCA+SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA+SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 堆积降噪自动编码机 主成分分析
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一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别方法 被引量：6
2
作者 杨勇 蔡舒博 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第3期377-385,共9页
在采用特征融合方法进行人脸表情识别时,通常会产生高维特征问题。针对这一问题,提出一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别新方法。利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)分别对待融合的两类特征在实数域进行第一次... 在采用特征融合方法进行人脸表情识别时,通常会产生高维特征问题。针对这一问题,提出一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别新方法。利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)分别对待融合的两类特征在实数域进行第一次降维,将降维后的特征进行并行特征融合;为了解决在并行融合过程中产生的高维复特征问题,提出一种基于酉空间的混合判别分析方法(unitary-space hybrid discriminant analysis,unitary-space HDA)作为酉空间的特征降维方法。该方法是实数域混合判别分析法在酉空间内的扩展,并兼顾了复特征数据的类间判别信息及全局描述信息。对局部二值模式(local binary pattern,LBP)和Gabor小波特征进行融合,并在JAFFE和CK+表情数据集上开展对比实验。实验结果表明,该方法具有较好的高维复特征数据降维能力,并且有效提高了表情识别率。 展开更多
关键词 人脸表情识别 两步降维 并行特征融合 主成分分析法 酉空间混合判别分析法
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基于MSVR和Arousal-Valence情感模型的表情识别研究 被引量：4
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作者 杨勇 黄文波 +1 位作者 金裕成 顾西存 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第6期836-843,共8页
通常的表情识别方法是对基本情绪进行表情分类,然而基本情绪对情感的表达能力有限。为了丰富情感的表达,研究采用Arousal-Valence情感模型,从心理学的角度对Arousal-Valence模型中Arousal维度和Valence维度之间的相关性进行了分析,并用... 通常的表情识别方法是对基本情绪进行表情分类,然而基本情绪对情感的表达能力有限。为了丰富情感的表达,研究采用Arousal-Valence情感模型,从心理学的角度对Arousal-Valence模型中Arousal维度和Valence维度之间的相关性进行了分析,并用统计学方法对AVEC2013,NVIE和Recola 3个数据集进行研究,实验结果表明它们之间具有正相关关系。为了利用Arousal-Valence之间的相关性,采用多输出支持向量回归(multiple dimensional output support vector regression,MSVR)算法作为表情的训练和预测算法,并结合特征融合和决策融合提出了一种基于MSVR的两层融合表情识别方法。实验结果表明提出的表情识别方法比传统的方法能取得更好的识别效果。 展开更多
关键词 表情识别 Arousal-Valence情感维度 相关性 多输出支持向量回归(MSVR)
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基于选择性集成的表情识别方法 被引量：1
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作者 杨勇 郭艳 +1 位作者 金裕成 黄勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第3期773-778,共6页
为提高基于选择性集成的表情识别方法的泛化能力,降低其预测成本,提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。采用简化粒子群优化算法对基分类器进行选择集成,将基于选择性集成的表情识别问题转化为半定规划... 为提高基于选择性集成的表情识别方法的泛化能力,降低其预测成本,提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。采用简化粒子群优化算法对基分类器进行选择集成,将基于选择性集成的表情识别问题转化为半定规划问题进行解决。对比实验结果表明,该方法比传统方法有更好的识别率和鲁棒性。 展开更多
关键词 集成学习 选择性集成 半定规划 简化粒子群优化 表情识别
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