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一种基于双子空间的人脸美感分析方法
被引量：
1
1
作者
段红帅
朱振峰
赵耀
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2012年第1期105-110,共6页
子空间技术是一种有效的人脸美感本征描述方法。为了克服单一子空间在人脸图像美感描述方面的不足,提出了一种基于主成分分析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized low rank approximation matrix,GLRAM)双子空间的自动人脸美感分析方...
子空间技术是一种有效的人脸美感本征描述方法。为了克服单一子空间在人脸图像美感描述方面的不足,提出了一种基于主成分分析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized low rank approximation matrix,GLRAM)双子空间的自动人脸美感分析方法。通过组合PCA和GLRAM子空间获取人脸美感特性的全局及局部本征描述,并利用高斯场模型(Gaussian field model,GF)构造组合子空间的内在几何结构关系。实验选用了一个光照、背景、表情、年龄和种族等变化比较显著的数据库,结果表明,提出的基于双子空间算法优于基于单一子空间的人脸美感分析方法。
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关键词
人脸美感分析
子空间
分析
广义矩阵低秩逼近
主成分
分析
高斯场模型
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题名
一种基于双子空间的人脸美感分析方法
被引量：
1
1
作者
段红帅
朱振峰
赵耀
机构
北京交通大学信息科学研究所
现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2012年第1期105-110,共6页
基金
国家自然科学基金(61025013)资助项目
北京交通大学基本科研业务费重点专项资金(2009JBZ006)资助项目
北京市自然科学基金(4112043)资助项目
文摘
子空间技术是一种有效的人脸美感本征描述方法。为了克服单一子空间在人脸图像美感描述方面的不足,提出了一种基于主成分分析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized low rank approximation matrix,GLRAM)双子空间的自动人脸美感分析方法。通过组合PCA和GLRAM子空间获取人脸美感特性的全局及局部本征描述,并利用高斯场模型(Gaussian field model,GF)构造组合子空间的内在几何结构关系。实验选用了一个光照、背景、表情、年龄和种族等变化比较显著的数据库,结果表明,提出的基于双子空间算法优于基于单一子空间的人脸美感分析方法。
关键词
人脸美感分析
子空间
分析
广义矩阵低秩逼近
主成分
分析
高斯场模型
Keywords
facial attractiveness analysis
subspace analysis
generalized low rank approximation matrix
principal component analysis
Gaussian field model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于双子空间的人脸美感分析方法
段红帅
朱振峰
赵耀
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2012
1
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