基于lda的人脸情感识别系统的设计与实现.docx
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基于lda的人脸情感识别系统的设计与实现,基于lda的人脸情感识别系统的设计与实现design and implementation of face emotion recognition system based on latent dirichlet allocation 1.92万字 37页 原创作品，已通过查重系统摘要：随着计算机通信技术和多媒体技术的...
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基于LDA的人脸情感识别系统的设计与实现
Design and implementation of face emotion recognition system based on Latent Dirichlet Allocation
1.92万字 37页 原创作品，已通过查重系统
摘要：随着计算机通信技术和多媒体技术的迅猛发展，信息越来越多地以数字图像的形式存储与传递。主题生成模型能通过学习建模与概率推导发现图像中隐含的中间语义分布情况，近年来受到了大量的关注。隐狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation LDA)模型就是主题模型中的代表，其利用多层次贝叶斯网络以多个主题的概率混合表示图像。
本文采用K-means聚类提取人脸的词袋特征，将提取到的词袋特征输入LDA模型，学习得到人脸表情主题特征，最终采用KNN分类器对提取到的特征进行分类，从而得出分类出的表情标签。
采用基于LDA主题特征提取方法对日本ATR（Advanced Telecommunication Research Institute）的专门用于表情识别研究的基本表情数据库JAFFE人脸数据库中的人脸表情图片进行情感识别。该数据库包括七种基本表情：惊讶、恐惧、悲伤、高兴、愤怒、厌恶、中性。
实验结果表明，基于LDA的人脸情感识别具有良好的特征提取效果。将学习到的主题特征用常见的SVM分类器都能够得到不错识别效果。本方法具有良好的可推广性和识别率，对人脸情感识别领域的发展具有一定意义。
关键词： 人脸表情识别，LDA，词袋，概率图模型，主题特征
Q95;
Design and implementation of face emotion recognition system ba
1.92万字 37页 原创作品，已通过查重系统
摘要：随着计算机通信技术和多媒体技术的迅猛发展，信息越来越多地以数字图像的形式存储与传递。主题生成模型能通过学习建模与概率推导发现图像中隐含的中间语义分布情况，近年来受到了大量的关注。隐狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation LDA)模型就是主题模型中的代表，其利用多层次贝叶斯网络以多个主题的概率混合表示图像。
本文采用K-means聚类提取人脸的词袋特征，将提取到的词袋特征输入LDA模型，学习得到人脸表情主题特征，最终采用KNN分类器对提取到的特征进行分类，从而得出分类出的表情标签。
采用基于LDA主题特征提取方法对日本ATR（Advanced Telecommunication Research Institute）的专门用于表情识别研究的基本表情数据库JAFFE人脸数据库中的人脸表情图片进行情感识别。该数据库包括七种基本表情：惊讶、恐惧、悲伤、高兴、愤怒、厌恶、中性。
实验结果表明，基于LDA的人脸情感识别具有良好的特征提取效果。将学习到的主题特征用常见的SVM分类器都能够得到不错识别效果。本方法具有良好的可推广性和识别率，对人脸情感识别领域的发展具有一定意义。
关键词： 人脸表情识别，LDA，词袋，概率图模型，主题特征
Q95;
