Resumen

En este artículo, se propone un enfoque novedoso para el reconocimiento de expresiones faciales basado en proyección retenida dispersa. Se utiliza el algoritmo de proyección preservando la localidad (LPP) para reducir la dimensión de los datos de imagen facial, lo que garantiza la relación local de vecindad cercana de las imágenes faciales. El método de representación dispersa se utiliza para resolver la oclusión parcial del rostro humano y el problema del desequilibrio de luz. A través de la reconstrucción dispersa, se retiene la información de reconstrucción dispersa de la expresión, así como la información de vecindario local de la expresión, lo que puede extraer características internas más efectivas y decisivas de los datos originales de expresión, y la proyección obtenida es relativamente estable. Los resultados de reconocimiento basados en la base de datos de expresiones CK+ muestran que este método puede mejorar efectivamente la tasa de reconocimiento de expresiones faciales.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Enfoque novedoso; Reconocimiento de expresiones faciales; Proyección retenida dispersa; Proyección preservadora de la localidad; Método de representación dispersa; Resultados de reconocimiento
• Keywords:Novel approach; Facial expression recognition; Sparse retained projection; Locality preserving projection; Sparse representation method; Recognition results