基于Garbor小波与SLLE的人脸表情识别方法

"该文提出了一种融合Garbor小波和监督局部线性嵌入(SLLE)的人脸表情识别方法，旨在通过提取人脸表情的特征并进行有效的维数约简，提高识别效率和准确率。该方法首先利用Garbor小波对人脸表情图像进行特征提取，然后结合手动选取的特征点和SLLE算法，利用数据的非线性流形结构信息和样本标签，调整点与点之间的距离，构建距离矩阵，进一步进行线性近邻重建实现维数约简。实验结果显示这种方法在识别率上优于传统的主成分分析(PCA)算法，且分析了SLLE算法的近邻数K和嵌入维数对识别率的影响，确定了最优参数。" 本文详细探讨了在人脸识别领域中，特别是针对人脸表情识别，如何有效地结合不同的技术提升识别性能。其中，Garbor小波作为一种多尺度、多方向的信号分析工具，被用于从人脸图像中提取丰富的纹理和形状特征，这些特征能够更好地捕捉人脸表情的变化。然而，Garbor变换后的高维特征向量可能导致计算复杂度增加和噪声敏感，因此需要进行降维处理。 这里引入了监督局部线性嵌入(SLLE)算法，这是一种非线性的降维方法，它能够在保持数据点之间相对距离不变的前提下，将高维数据映射到低维空间。SLLE通过考虑样本的标签信息，优化点与点之间的距离，从而在降维过程中保留了更多的分类信息。结合手动选取的特征点，SLLE能够更加精确地定位和提取有助于表情识别的关键特征。 实验部分展示了这种方法相比于PCA算法的优势，PCA是一种常用的线性降维方法，但它可能无法充分保留非线性结构的信息。通过对比实验，SLLE与Garbor小波的结合在识别率上表现更优，证明了这种方法的有效性。同时，通过调整SLLE的参数（近邻数K和嵌入维数），找到了最优的配置，这为实际应用提供了指导。 该研究提供了一种创新的、融合了多种技术的人脸表情识别策略，对于理解和改进人脸识别系统，特别是在情感计算和人机交互领域具有重要意义。