参数嵌入算法在文本分类可视化中的应用

如何对文本分类的结果进行可视化研究一直是模式识别中研究的重点。在假设文本类别在低维嵌入空间服从高斯分布的前提下,通过朴素贝叶斯分类算法得到数据类别属性的后验概率矩阵,然后运用参数嵌入算法在低维空间可视化文本分类结果。参数嵌入算法是使嵌入空间数据的类后验概率与高维空间的条件概率Kullback Leibler散度和最小化的算法,属于同一类的数据在低维空间中分布较为集中,性质相似的数据之间的距离较近,而不同性质的数据之间距离则较大。其优点在于计算复杂度是数据的类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化。20新闻组数据集和微型新闻组数据集的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别

由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性,使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限,因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方法中,人脸视频由智能手机的摄像头捕获,从视频中提取一些有代表性的帧,并且用一个人脸检测模块从这些帧中提取人脸区域。脸部区域被Bandlet变换处理,结果子波被划分为互不重叠的子块。计算每个块的局部二进制值模式的直方图,将所有块的直方图关联起来作为描述面部图像的特征集。用Kruskal-Wallis检验从面部图像特征集中选择最具优势的特征,将这些特征送入高斯混合模型分类器中进行情感识别。实验结果表明,该方法在一个合理的时间内实现了高识别精度。