【英文题名】
Tensor Representation and Decomposition Algorithm and Theory Research on 3D Facial Expression Recognition
【作者】
李倩 ;
【导师】
阮秋琦 ;
【学位授予单位】
北京交通大学 ;
【学科专业名称】
信号与信息处理
【学位年度】
2018
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
北京交通大学
【网络出版投稿时间】
2018-05-14
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
三维表情识别 ;
特征提取 ;
张量流形学习 ;
张量距离 ;
【英文关键词】
3D facial expression recognition ;
Feature extraction ;
Tensor manifold learning ;
Tensor distance ;
【中文摘要】
表情是人们日常交流中表达情感的主要方式,随着互联网的日益普及和人工智能的不断发展,表情识别技术一直备受关注。本文以三维表情为研究对象,结合流形学习方法和张量分解技术,针对基于张量表示的特征提取算法进行了研究。论文的主要工作包括:(1)结合三维曲面的几何特性,在三维表情数据中不仅提取了传统中常用的深度图,还通过局部曲面拟合计算了每个数据点处的法向量和曲率,将它们映射到二维空间后得到了 5种特征图像,以此作为表情的特征描述。实验结果表明,这些几何特征能够有效地改善识别结果。(2)结合张量数据的特点及流形学习方法,提出了基于张量距离的正交张量边界Fisher分析算法。该算法首先基于张量距离来寻找样本近邻,并根据图保持嵌入准则得到优化模型,然后在此目标下求解一组基张量以得到样本的低维表征。与传统的欧式距离相比,张量距离更能反映高阶数据之间的相似性,它不仅考虑了样本间对应元素的关系,也充分考虑了样本自身的空间结构,使得学习到的流形更加接近表情空间的真实流形,有助于识别率的提高。通过实验发现,该算法能够达到较好的识别效果。(3)考虑到表情发生时脸部肌肉运动的局部性,提出了基于距离加权的正交张量边界Fisher分析算法,该...
【英文摘要】
Expression is the main way to express emotions in people's daily communication.With the increasing popularity of Internet and the continuous development of artificial intelligence,facial expression recognition technology has drawn much more attention.This paper takes 3D facial expressions as research objects,aiming at extracting features and descending dimension based on tensor representation,manifold learning and tensor decomposition technique.The main work of this paper includes:(1)According to the geomet...
【更新日期】
2018-06-06
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