基于表情加权距离SLLE的人脸表情识别

局部线性嵌入(LLE)算法没有考虑训练样本的类别信息,而有监督LLE(SLLE)算法等同处理类别之间的差异性。根据人脸表情的特点,各个表情类别之间的差异性是有区别的,据此,文中构造一种基于表情加权距离的SLLE算法。在计算训练样本之间距离时,对来自不同表情类别的样本距离选择不同的加权值,从而使表情类别的先验信息得到更充分利用。在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法在一定邻域范围内获得更好的人脸表情识别率,是一种有效算法。     

基于测地距离与极限学习机的监督型LLE算法研究

局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。     

一种用于人脸识别的监督局部线性嵌入算法及其改进

为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位阵,然后再计算它的特征值和特征向量,较好地解决了矩阵奇异问题;②针对LLE算法非监督的缺陷,在构造邻域的时候,增加数据的类别信息,根据其所属类别来判断样本的近邻。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸识别的性能。     

融合Garbor小波和流形学习的人脸表情识别

通过Garbor小波提取人脸表情特征,为降低Garbor变换后向量维数和提取有效的鉴别特征,将手动选取特征点和监督局部线性嵌入（SLLE）结合起来,利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和样本标签信息来调整点到点之间的距离,并形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸表情识别。结果表明该方法能更为有效地提取反映表情状态的特征,识别率优于传统的PCA算法,取得了较好的识别效果。最后实验分析了SLLE算法近邻数K和嵌入维数对识别率的影响,得到了SLLE算法的最优近邻数K和低维嵌入维数。     

基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法

提出一种基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法——FSLLE。引入线性映射解决局部线性嵌入算法的样本外学习问题,通过自适应动态地确定局部线性空间邻域参数,最大化地融合样本数据的类别信息和局部结构信息矩阵,以获取髙维数据的最佳分类低维子空间。在JAFFE人脸表情库对该算法进行测试,结果表明,FSLLE算法能根据流形结构动态地确定局部邻域的大小,具有较好的表情识别率。     

基于数据点松紧度的局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法（LLE）是流形学习中非线性数据降维的重要方法之一。考虑数据点分布大多呈现不均匀性,LLE对近邻点的选取方式将会导致大量的信息丢失。根据其不足,提出一种基于数据点松紧度的局部线性嵌入改进算法——tLLE算法,针对数据点分布不均匀的数据集,tLLE算法能有效地进行维数约简,且具有比LLE更好的降维效果。在人造数据和现实数据上的嵌入以及分类识别结果表明了tLLE算法的有效性。     

基于LLE+LDA的人脸识别方法

LLE是最近几年出现的一种非线性降维方法,它是流形学习算法中的一种局部方法.LDA是一种广泛使用的用于人脸特征提取的方法,受小样本问题困扰,在加入PCA后,性能虽有提高,但由于移去了类内散布矩阵的零空间,使得有利于识别的信息可能丢失.且PCA与LDA均是一种线性方法,不利于人脸这种非线性数据的降维.因此将非线性降维方法LLE与监督学习方法LDA 进行接合,使用LLE方法先将数据降到合适的维度,然后再使用LDA方法进行人脸特征的提取.经实验证明,该方法能显著提高人脸识别系统性能.     

基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法--基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取算法,并将其应用在人脸识别上.该算法在保持近邻的前提下,分别构造类内紧致图和类间惩罚图.首先在类内紧致图中利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;为了避免"小样本"问题,采用MMC的形式构造目标函数.在ORL,Yale和AR人脸图像库进行实验的结果表明,文中算法相对于DLA和LLE+LDA算法有较好的识别性能.     

半监督LLE人脸识别算法

实际应用中获得少量带有标签的人脸数据集比较容易,为了充分利用人脸数据集中的半监督信息,根据基于密度聚类的算法思想,提出一种半监督的LLE算法。利用带标签的样本,以每一个带标签的样本为中心点,采用标签扩展算法对不带标签的样本添加标签,再运行监督LLE算法,得到降维后的数据并保留了原始数据集中的分类信息和子流行结构,最后,将算法用到人脸识别当中。通过与2DLDA、LLE、SLLE算法进行比较,结果表明了提出算法的有效性。     

改进的有监督的局部线性嵌入算法及实验演示

流形学习方法中的LLE算法可以将高维数据在保持局部邻域结构的条件下降维到低维流形子空间中．并得到与原样本集具有相似局部结构的嵌入向量集合。LLE算法在数据降维处理过程中没有考虑样本的分类信息。针对这些问题进行研究,提出改进的有监督的局部线性嵌人算法（MSLLE）,并利用MatLab对该改进算法的实现效果同LLE进行实验演示比较。通过实验演示表明,MSLLE算法较LLE算法可以有利于保持数据点本身内部结构。     

基于D-LLE算法的多特征植物叶片图像识别方法

为了提高植物叶片图像识别的准确率,提出一种基于差异性值监督局部线性嵌入（D-LLE）算法的多特征植物叶片图像识别方法。该方法提取叶片的颜色、形状和纹理作为叶片多特征,在加权局部线性嵌入（WLLE）算法中引入样本的差异性值构成差异性值监督LLE算法（D-LLE）对叶片高维特征进行降维,在低维空间采用最近邻分类器实现叶片的识别。该方法所用的叶片多特征比单一特征像素值更能描述叶片图像,同时差异性值能够充分挖掘样本的类别信息。基于实拍的叶片图像数据库的实验结果表明,该方法有效提高了叶片的识别精度。     

Dimensionality reduction-based spoken emotion recognition

To improve effectively the performance on spoken emotion recognition, it is needed to perform nonlinear dimensionality reduction for speech data lying on a nonlinear manifold embedded in a high-dimensional acoustic space. In this paper, a new supervised manifold learning algorithm for nonlinear dimensionality reduction, called modified supervised locally linear embedding algorithm (MSLLE) is proposed for spoken emotion recognition. MSLLE aims at enlarging the interclass distance while shrinking the intraclass distance in an effort to promote the discriminating power and generalization ability of low-dimensional embedded data representations. To compare the performance of MSLLE, not only three unsupervised dimensionality reduction methods, i.e., principal component analysis (PCA), locally linear embedding (LLE) and isometric mapping (Isomap), but also five supervised dimensionality reduction methods, i.e., linear discriminant analysis (LDA), supervised locally linear embedding (SLLE), local Fisher discriminant analysis (LFDA), neighborhood component analysis (NCA) and maximally collapsing metric learning (MCML), are used to perform dimensionality reduction on spoken emotion recognition tasks. Experimental results on two emotional speech databases, i.e. the spontaneous Chinese database and the acted Berlin database, confirm the validity and promising performance of the proposed method.     

一种基于核的半监督局部线性嵌入方法

在局部线性嵌入算法中,标签价值没有得到充分体现。针对该问题,提出一种基于核的半监督局部线性嵌入方法。考虑到欧氏距离容易破坏流形结构,将原始数据映射到高维核空间,利用高维空间中的核距离代替欧氏距离,采用半监督标签信息调整距离矩阵,通过调整后的距离矩阵对数据结构进行线性重建,从而提高算法的降维性能。在标准数据集、人脸库、字符库等数据上进行实验,结果表明,与传统局部线性嵌入算法相比,该方法的辨识率提高了2%     

Modified locally linear discriminant embedding for plant leaf recognition

Based on locally linear embedding (LLE) and modified maximizing margin criterion (MMMC), a modified locally linear discriminant embedding (MLLDE) algorithm is proposed for plant leaf recognition in this paper. By MLLDE, the plant leaf images are mapped into a leaf subspace for analysis, which can detect the essential leaf manifold structure. Furthermore, the unwanted variations resulting from changes in period, location, and illumination can be eliminated or reduced. Different from principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA), which can only deal with flat Euclidean structures of plant leaf space, MLLDE not only inherits the advantages of locally linear embedding (LLE), but makes full use of class information to improve discriminant power by introducing translation and rescaling models. The experimental results on real plant leaf database show that the MLLDE is effective for plant leaf recognition.     

Facial expression recognition and tracking for intelligent human-robot interaction

For effective interaction between humans and socially adept, intelligent service robots, a key capability required by this class of sociable robots is the successful interpretation of visual data. In addition to crucial techniques like human face detection and recognition, an important next step for enabling intelligence and empathy within social robots is that of emotion recognition. In this paper, an automated and interactive computer vision system is investigated for human facial expression recognition and tracking based on the facial structure features and movement information. Twenty facial features are adopted since they are more informative and prominent for reducing the ambiguity during classification. An unsupervised learning algorithm, distributed locally linear embedding (DLLE), is introduced to recover the inherent properties of scattered data lying on a manifold embedded in high-dimensional input facial images. The selected person-dependent facial expression images in a video are classified using the DLLE. In addition, facial expression motion energy is introduced to describe the facial muscle’s tension during the expressions for person-independent tracking for person-independent recognition. This method takes advantage of the optical flow which tracks the feature points’ movement information. Finally, experimental results show that our approach is able to separate different expressions successfully.     

基于LLE算法的人脸识别方法*

探讨了局部线性嵌入(LLE)算法的推导过程,提出了一种基于LLE算法的人脸识别方法,并实验分析了该方法在ORL和UMIST人脸数据库中的识别效果.     

LLE方法的分类与研究

对于低维数据的分类很常见, 但是对于高维数据的分类却不多, 主要是因为维度太高. 尤其对于分布不均匀的样本集, 传统的局部线性嵌入算法易受到近邻点个数的影响, 为了克服这一问题, 提出改进距离的局部线性嵌入算法. 通过实验表明, 改进距离的局部线性嵌入算法能使原来的样本集尽可能的分布均匀, 从而降低近邻点个数的取值对局部线性嵌入的影响, 在保证分类准确的前提下, 达到了有效缩短时间的目的.