[发明专利]一种基于标记传播与邻域嵌入保持的人脸表情识别方法

权利要求书

1.一种基于标记传播与邻域嵌入保持的人脸表情识别方法，首先，根据图像标记信息得到图像初始类标记矩阵，然后运用标记传播方法获得人脸表情图像的传播类标记矩阵，通过邻域保持嵌入方法得到人脸表情图像的低维流形结构，并在低维流形结构空间学习图像邻域结构信息；利用邻域结构信息及图像的传播类标记矩阵，得到图像最终类标记矩阵；依据图像最终类标记矩阵对未标记图像的类别进行识别。

2.如权利要求1所述的一种基于标记传播与邻域嵌入保持的人脸表情识别方法，其特征是，具体步骤如下：

步骤1.利用已标记及未标记人脸表情图像，构建图像初始类标记矩阵

步骤2.使用标记传播方法及步骤1中得到的图像初始类标记矩阵计算所有人脸表情图像的传播类标记矩阵

步骤3.使用邻域保持嵌入方法将所有人脸表情图像映射到低维空间，得到人脸表情图像的低维流形结构；

步骤4.在低维流形结构中，获取未标记人脸表情图像的重构系数矩阵，并根据重构系数矩阵及步骤2中得到的图像传播类标记矩阵计算得到图像最终类标记矩阵

步骤5.依据步骤4中得到的最终类标记矩阵对未标记人脸表情图像进行识别。

3.如权利要求2所述的一种基于标记传播与邻域嵌入保持的人脸表情识别方法，其特征是，所述步骤1是指：假设人脸表情图像集X由两部分组成，即X＝X_l∪X_u，其中，X_l＝{x₁,x₂,…,x_l}表示有类标的l个人脸表情图像组成的集合,l为正整数，X_u＝{x_l+1,…,x_n}表示无类标的n-l个人脸表情图像组成的集合，n为大于l的正整数，μ也是正整数，它的取值范围是(l+1)≤μ≤n；任意一个人脸表情图像x_i∈X_l被标记为t_i∈Γ(1≤i≤l)，其中，i为正整数，Γ＝{1,…c}为类标记集合，c表示人脸表情图像表情类别的个数；

依据给定的标记及未标记的人脸表情图像定义人脸表情图像初始类标记矩阵对于已标记人脸表情图像x_i，如果标记t_i＝j，j∈Γ，则否则其中表示矩阵的第i行第j列元素；如果人脸表情图像x_i为未标记人脸表情图像，则j∈Γ；矩阵的大小为n×c，n行c列矩阵。