基于遗传算法的特征选择
几种常用的特征选择方法
几种常用的特征选择方法
特征选择是机器学习中非常重要的一个环节，通过选择合适的特征子集，可以提高模型的准确性、降低过拟合的风险，并减少计算成本。以下是几种常用的特征选择方法：
1. 过滤式特征选择(Filter feature selection)： 过滤式特征选择方法独立于机器学习算法，将特征子集选择作为单独的预处理步骤。常见的过滤式方法有基于相关性的选择、方差选择和互信息选择等。
- 基于相关性的选择：计算每个特征与目标变量之间的相关性，选取相关性较高的特征。例如，皮尔逊相关系数可以用于评估线性相关性，而Spearman相关系数可用于评估非线性相关性。
-方差选择：计算特征的方差，并选择方差较高的特征。方差较高的特征在总体上具有更多的信息。
-互信息选择：计算每个特征与目标变量之间的互信息，选取互信息较高的特征。互信息是度量两个变量之间相关性的一种方法。
2. 包裹式特征选择(Wrapper feature selection)：包裹式方法将特征选择作为机器学习算法的一部分，通过评估模型的性能来选择特征。常见的包裹式方法有递归特征消除(RFE)和遗传算法等。
-递归特征消除：通过反复训练模型并消除不重要的特征来选择特征。该方法从所有特征开始，每次迭代都使用模型评估特征的重要性，并剔除最不重要的特征，直到选择指定数量的特征。 -遗传算法：通过模拟生物进化过程，使用交叉和变异操作来最佳的特征子集。该方法可以通过评估特征子集的适应度来选择特征，适应度一般通过模型的性能进行度量。
3. 嵌入式特征选择(Embedded feature selection)：嵌入式方法将特征选择与机器学习算法的训练过程相结合，通过优化算法自动选择特征。常见的嵌入式方法有L1正则化(L1 regularization)和决策树算法等。
-L1正则化：L1正则化可以使得训练模型的系数稀疏化，从而实现特征选择。L1正则化会增加模型的稀疏性，使得部分系数为0，从而对应的特征被选择。
改进遗传算法选择特征在入侵检测中的应用
ＣＯＭＰＵＴＩＮＧ ＳＥＣＵＲＩＴＹ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳ 计算机安全技术
改进遗传算法选择特征在入侵检测中的应用
庄辉 ，张新东 ，祁文斌 （１．河北日报报业集团技术开发部，石家庄０５００１３；２．石家庄经济学院信息工程学院，石家庄０５００３１）
摘要：使用集成学习的方法进行入侵检测过程中， 分类的错误率，而且在分类效率上也有很大的提高。
经实验证明此方法能够得到较好的集成效果。 关键词：入侵检测；特征选择；遗传算法 特征选择是关键的一个环节，最佳的特征组合，不但能够降低 对遗传算法进行改进，并用于入侵检测数据集的特征选择上，
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｇｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ Ｓｅｌｅｃｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｎ
Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｎｔｒｕｓｉｏｎ １３ｅｔｅｃｔｉｏｎ．●
ＺＨＵＡＮＧ ｈｕｉ ，ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎ－ｄｏｎｇ ，ＱＩ Ｗｅｎ－ｂｉｎ （１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｈｅｂｅｉ Ｄａｉｌｙ Ｎｅｗｓｐａｐｅｒ Ｇｒｏｕｐ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ ０５００１３，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ ０５００３１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｅｎｓｅｍｂｌｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ．Ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ，ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｃａｎ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｅｌＴｏｒ ｒａｔｅ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｄａｔａ ｓｅｔｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｇｅｔ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｓｕｈｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
特征选择的常用方法
特征选择的常用方法
特征选择是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要步骤，其目的是从各种特征中选择出对目标变量有最大预测能力的特征子集。特征选择的主要作用是降低维度、减少计算复杂度、提高模型的解释性和泛化能力。本文将介绍一些常用的特征选择方法。
一、过滤式方法
过滤式方法是特征选择中最简单和最常用的方法之一。它独立于任何具体的学习算法，通过计算各个特征与目标变量之间的关联度来选择特征。常用的过滤式方法包括皮尔逊相关系数、互信息和卡方检验等。
1. 皮尔逊相关系数
皮尔逊相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为[-1,1]。当相关系数接近于1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近于-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的相关系数，选取相关系数较大的特征作为最终的特征子集。
2. 互信息
互信息是衡量两个随机变量之间信息传递量的统计量，可以用来度量特征与目标变量之间的相关性。互信息的取值范围为[0,+∞]，互信息越大表示两个变量之间的相关性越强。在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的互信息，选取互信息较大的特征作为最终的特征子集。
3. 卡方检验
卡方检验是一种统计方法，可以用来检验两个变量之间是否存在显著的关联性。在特征选择中，可以将特征和目标变量之间的关系建模成一个列联表，然后计算卡方值。卡方值越大表示特征和目标变量之间的关联性越强，选取卡方值较大的特征作为最终的特征子集。
二、包裹式方法
包裹式方法是一种更加复杂和计算量较大的特征选择方法，它直接使用具体的学习算法来评估特征的贡献。包裹式方法通过搜索特征子集的所有可能组合，并使用具体的学习算法对每个特征子集进行评估和比较。常用的包裹式方法包括递归特征消除、遗传算法和模拟退火算法等。
1. 递归特征消除
递归特征消除是一种基于模型的特征选择方法。它通过反复训练模型，并在每次训练后消除对模型贡献较小的特征，直到达到指定的特征数目。递归特征消除的优点是能够考虑特征之间的相互关系，但计算复杂度较高。
如何解决遗传算法中的过拟合问题
如何解决遗传算法中的过拟合问题
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，被广泛应用于解决复杂问题。然而，遗传算法在应用过程中常常面临过拟合问题，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的情况。本文将探讨如何解决遗传算法中的过拟合问题。
一、引言
过拟合是指模型在训练集上过度拟合，学习到了训练集中的噪声和细节，导致在测试集上泛化能力较差。在遗传算法中，过拟合问题可能会导致搜索空间的局限性，降低算法的效率和准确性。
二、数据预处理
数据预处理是解决过拟合问题的重要步骤。在遗传算法中，可以通过以下方式进行数据预处理：
1. 数据归一化：将数据缩放到相同的范围，避免不同维度的数据对算法的影响程度不同。常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。
2. 特征选择：通过选择最相关的特征，减少冗余信息和噪声对算法的影响。可以使用相关系数、信息增益等方法进行特征选择。
3. 数据平衡：在遗传算法中，样本不平衡可能导致过拟合。可以通过欠采样、过采样等方法平衡数据集，提高算法的泛化能力。
三、遗传算子设计
遗传算子是遗传算法的核心部分，直接影响算法的搜索能力和收敛速度。在设计遗传算子时，可以采取以下策略解决过拟合问题：
1. 交叉算子设计：交叉算子用于生成新的个体，可以通过增加交叉的概率、调整交叉点的选择策略等方式增加个体的多样性，避免过早收敛。 2. 变异算子设计：变异算子用于引入新的个体，可以通过增加变异的概率、调整变异的方式等方式增加个体的多样性。同时，可以采用自适应变异策略，根据个体的适应度动态调整变异的概率。
3. 选择算子设计：选择算子用于选择适应度高的个体进行繁殖，可以采用多样的选择策略，如轮盘赌选择、锦标赛选择等。同时，可以引入一定的随机性，避免选择过于局部最优解。
四、种群大小和迭代次数
种群大小和迭代次数是遗传算法的两个重要参数，直接影响算法的搜索能力和收敛速度。在解决过拟合问题时，可以通过以下方式进行调整：
遗传算法在机器学习中的参数优化方法
遗传算法在机器学习中的参数优化方法
随着机器学习的快速发展，越来越多的学者和工程师开始关注在机器学习模型中如何选择合适的参数来提高模型的性能和效果。而遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，在机器学习领域也得到了广泛的应用。本文将介绍遗传算法在机器学习中的参数优化方法，并探讨其应用的优势和局限性。
1. 遗传算法简介
遗传算法是一种通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作寻找最优解的优化算法。其基本原理是将问题的解表示为一个个体，通过不断地进化和优胜劣汰来搜索最优解。
一个典型的遗传算法包含以下几个重要的操作：
(1) 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
(2) 选择操作：根据适应度函数，选择一部分适应度较高的个体作为下一代的父母。
(3) 交叉操作：将选出来的父母个体进行基因的交换，产生新的子代个体。
(4) 变异操作：对新生的个体进行基因的随机变异，引入新的多样性。 (5) 适应度评估：根据具体问题设定适应度函数，评估个体的适应度。
(6) 终止条件：当满足预定终止条件时，算法停止，并返回当前最优解。
2. 遗传算法在参数优化中的应用
遗传算法在机器学习中的参数优化应用主要包括以下几个方面。
2.1 超参数优化
机器学习模型中的超参数对模型的性能和泛化能力有重要影响。超参数包括学习率、正则化项、神经网络层数等。传统的方法通常是使用网格搜索或随机搜索来找到最优的超参数组合。而遗传算法通过模拟进化选择和变异操作，可以更快速地找到超参数的优化组合。通过设置适应度函数评估模型的性能，遗传算法可以根据评估结果自适应地调整超参数的取值范围，并逐渐趋向最优解。
2.2 特征选择
在机器学习中，选择合适的特征对于提高模型的性能至关重要。遗传算法可以通过选择和交叉操作，从给定的特征集合中找到最佳的特征子集。通过设置适应度函数，遗传算法可以评估每个特征子集在模型中的重要性和贡献，并进行迭代优化。 2.3 模型参数优化
数字图像处理课后参考解答(姚敏著)
实用标准文案
文档大全 参考解答（姚敏著）
第一章 略
第2章
2.2
一阶矩或平均值； 二阶矩或自相关函数；自协方差；方差
2.5
压缩能力更强，码书控制着量化失真量的大小，计算量大，定长码，容易处理。
2.7
二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像。可以。
2.8
采样间隔是决定图像空间分辨率的主要参数。
2.9
如果1S中的某些像素与2S中的某些像素连接，则两个图像子集是相连接的。
在图2.9中，1Sp和2Sq在V中取值，且q在)(8pN中，因此p和q是8连接的，1S和2S也是8连接的。
q在)(pND中，且)()(44qNpN是空集，即满足m连接条件，因此p和q是m连接的，p和q是8连接的，1S和2S也是8连接的。也是m连接的。
但是，1S和2S中所有像素之间都不存在4连接，因此1S和2S不是4连接的。
2.10
当V={0, 1}时，p与q之间不可能存在4通路,下图(a)中的红色箭显示是没有办法到达q的。最短的8通路可在图中看出（蓝色），它的最短长度是4。m通路（黑色）的最短长度是5。
q301211112222q301211112222实用标准文案
文档大全
当V={1, 2}时，最短的4通路的一种可能显示在图(b)中（红色箭），它的长度是6。
最短的8通路的一种可能显示蓝色箭，它的长度是4。
m通路（黑色）的长度是6。
这些从p到q的同样长度的4、8、m通路不是唯一的。
2.11
p和q之间的D4和D8距离与任何通路无关，仅与点的坐标有关。
对于像素p, q其坐标分别为(x, y)，(s，t)，
D4(p, q) = | x - s | + | y – t | = 6
D8(p, q) = max ( | x - s | , | y – t | ) = 3
然而，如果选择考虑m邻接，则两点间的Dm距离用点间最短的通路定义。在这种情况下，两像素间的距离将依赖于沿通路的像素值以及它们的邻点值。Dm(p, q) = 6。 实用标准文案
特征选择的常用方法 2
特征选择的常用方法
特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，它的目的是从原始数据中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和效果。特征选择方法有很多种，本文将介绍其中一些常用的方法。
一、过滤式方法
过滤式方法是指在特征选择和模型训练之前就进行特征选择的方法。它通过计算特征与目标变量之间的相关性或其他统计指标，来评估特征的重要性，并选择出相关性较高的特征。常用的过滤式方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
1. 相关系数法
相关系数法是通过计算特征与目标变量之间的相关系数来评估特征的重要性。相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强。可以根据相关系数的大小来选择相关性较高的特征。
2. 卡方检验法
卡方检验法是一种统计方法，用于检验两个变量之间的独立性。在特征选择中，可以将特征与目标变量之间的独立性作为评估指标，计算卡方值来选择特征。卡方值越大表示特征与目标变量之间的独立性越低，特征的重要性越高。
3. 互信息法 互信息法是一种衡量两个随机变量之间的相关性的方法。在特征选择中，可以将特征与目标变量之间的互信息作为评估指标，来选择特征。互信息的取值范围在0到正无穷之间，取值越大表示特征与目标变量之间的相关性越高，特征的重要性越高。
二、包裹式方法
包裹式方法是指将特征选择作为一个子问题嵌入到模型训练过程中的方法。它通过构建不同的特征子集，并评估模型在不同特征子集上的性能，来选择出最佳的特征子集。常用的包裹式方法有递归特征消除法、遗传算法等。
1. 递归特征消除法
递归特征消除法是一种自底向上的特征选择方法。它通过不断地构建模型并剔除权重较小的特征，来选择出最佳的特征子集。递归特征消除法可以根据模型的性能评估来选择特征，如准确率、均方误差等。
2. 遗传算法
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。在特征选择中，可以将特征子集看作个体，通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，来搜索最佳的特征子集。遗传算法可以在特征空间中搜索全局最优解，但计算复杂度较高。
监督学习中的特征选择技巧(九)
监督学习中的特征选择技巧
在监督学习中，特征选择是一个至关重要的环节。特征选择的目的是从原始数据中选择出最有用的特征，以提高模型的预测性能和减少计算成本。本文将围绕监督学习中的特征选择展开讨论，并介绍一些常用的特征选择技巧。
1. 特征选择的意义
特征选择是机器学习中非常重要的一部分，其主要原因有以下几点。首先，特征选择可以提高模型的泛化能力。过多的特征会导致模型过拟合，而特征选择可以去除无关或冗余的特征，提高模型的泛化能力。其次，特征选择可以减少计算成本。在大数据集上训练模型需要大量的计算资源，而特征选择可以减少特征的数量，从而降低计算成本。最后，特征选择可以使模型更易解释。在一些应用中，我们更希望得到简单的模型，特征选择可以使模型更易解释，更符合人的直觉理解。
2. 特征选择的方法
特征选择的方法可以分为三大类：过滤式、包裹式和嵌入式。过滤式方法是在特征选择和学习器训练之前进行的，主要是通过对特征的评估和排序来选择特征，比如相关系数、方差分析等。包裹式方法是将特征选择作为学习器性能评估的一部分，常见的方法有递归特征消除和基于遗传算法的特征选择。嵌入式方法是将特征选择融入到学习器训练过程中，常见的方法有LASSO回归和决策树剪枝。
3. 常用的特征选择技巧 （1）相关系数
相关系数是一种常用的特征选择技巧，它可以衡量特征与目标之间的线性相关性。通常情况下，相关系数的绝对值越大，说明特征与目标之间的相关性越强，可以作为一种简单而有效的特征选择方法。
（2）方差分析
方差分析是一种常用的特征选择技巧，它可以衡量不同特征之间的方差差异。通过方差分析，我们可以找到方差较大的特征，从而选择出对目标变量有较大影响的特征。
（3）递归特征消除
递归特征消除是一种包裹式的特征选择方法，它通过不断地训练模型并去除对模型性能有较小贡献的特征来进行特征选择。递归特征消除的思想是从所有特征开始，然后逐步删除对模型性能贡献较小的特征，直到达到所需的特征数量。
特征选择方法的比较分析
特征选择方法的比较分析
特征选择是机器学习中重要的一环，它帮助我们确定对预测任务最有用的特征，减小了模型的复杂度和训练时间，并提高了模型的准确性。然而，不同的特征选择方法具有不同的效果和使用场景。在这篇文章中，我们将比较不同的特征选择方法及其优缺点。
1、过滤式特征选择
过滤式特征选择是指在训练模型之前，对特征进行筛选，去掉与标记变量关系不大的特征。其主要方法是基于特征之间的相关性、方差或信息增益等指标进行排序。过滤式特征选择算法简单、容易实现，通常用于数据处理阶段。然而，过滤式特征选择算法存在一定的局限性，如不能处理特征之间的关联性，只能从特征的维度入手，没有考虑特征的组合效应。
2、包裹式特征选择
包裹式特征选择是指将特征选择作为模型的一部分，使用模型来评估特征的质量并进行筛选。常用的包裹式特征选择算法包括递归特征消除和基于遗传算法的特征选择。包裹式特征选择算法通常可以更准确地筛选出对模型最有用的特征，但是计算成本更高，训练时间更长。
3、嵌入式特征选择
嵌入式特征选择是指将特征选择嵌入到机器学习的建模过程中，例如Lasso回归、Elastic Net等。嵌入式特征选择算法可以同时进行特征选择和模型训练，具有较高的效率，而且可以在特征之间建立有效的关系，更好地利用特征信息。然而，嵌入式特征选择算法需要评估每个特征的权重和影响，计算量比过滤和包裹式特征选择算法更大。
4、基于深度学习的特征选择
随着深度学习的发展，它在特征提取和特征选择方面的应用越来越广泛。基于深度学习的特征选择算法可以利用神经网络分层结构对特征进行自动提取和筛选，其主要方法包括Autoencoder、Deep Belief Networks和Convolutional Neural Networks。这些算法在大数据集合和高维数据中表现良好，可以挖掘出更丰富的特征，但是需要更大的计算资源和更长的训练时间。
总的来说，不同的特征选择算法有各自的优劣和使用限制，需要根据实际的数据和任务需求进行选择。具体而言，情况决定方法的选用。在选择特征选择方法时，要考虑特征的总数和维数、标记变量的类型和数量、样本数据的特征分布以及模型的目标和衡量标准等因素。
基于邻域粗糙集与量子遗传算法的人脸表情特征选择方法
第３６卷第１期 ２０１３年１月 合肥工业大学学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＨＥＦＥＩ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏ１．３６ Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２０１３
Ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３—５０６０．２０１３．０１．００９
基于邻域粗糙集与量子遗传算法的
人脸表情特征选择方法
冯林， 李聪， 沈莉
（四川师范大学计算机科学学院，四川成都６１００６８）
摘要：人脸表情特征选择是人脸表情识别研究领域关注的一个热点。基于量子遗传算法与邻域粗糙集理 论，文章提出一种新的人脸表情特征选择方法（Ｆｅａｔｕｒｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｑｕａｎｔｕｍ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＦＳＮＲＳＴＱＧＡ），以邻域粗糙集理论为基础，定义了最优特征集的适应 度函数来评价表情特征子集的选择效果；并结合量子遗传算法进化策略，提出了一种表情特征选择方法。 Ｃｏｈｎ－Ｋａｎａｄｅ表情数据集上的仿真实验结果表明了该方法的有效性。 关键词：邻域粗糙集；特征选择；量子遗传算法；人脸表情识别 中图分类号：ＴＰ１８２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００３—５０６０（２０１３）０１—００３９—０５
Ｆａｃｉａｌ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ
ｒｏｕｇｈ ｓｅｔ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｑｕａｎｔｕｍ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＦＥＮＧ Ｌｉｎ，ＬＩ Ｃｏｎｇ， ＳＨＥＮ Ｌｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｓｉｃｈｕａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００６８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆａｃｉａｌ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｏｔ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｆａｃｉａｌ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｅ—