一种改进的LLE算法在人脸表情分类的应用研究

摘要

局部线性嵌入是一种当今比较流行的流形学习算法,该算法能够实现对数据的有效降维.人脸表情有着复杂的纹理和形状特征,提取出的数据往往存在着大量的数据冗余,因此数据降维在人脸表情识别中有着重要的作用.本文针对局部线性嵌入对分布不均匀的数据不能有效降维的问题提出了改进算法,并应用在人类表情分类中,通过仿真实验分析,改进算法对人类表情图像具有良好的降维和分类效果.