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基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法
被引量：
8
1
作者
卢官明
左加阔
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014年第5期1-8,共8页
提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;...
提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC),从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题。通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性。
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关键词
人脸识别
表情识别
特征提取
局部保持投影
二维局部保持鉴别分析
最大间距准则
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职称材料
题名
基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法
被引量：
8
1
作者
卢官明
左加阔
机构
南京邮电
大学
通信与信息工程
学院
台湾大学电机资讯学院
东南
大学
水声信号处理教育部重点实验室
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014年第5期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金(61071167)
江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修计划资助项目
文摘
提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC),从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题。通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性。
关键词
人脸识别
表情识别
特征提取
局部保持投影
二维局部保持鉴别分析
最大间距准则
Keywords
face recognition
expression recognition
feature extraction
locality preserving projection
twodimensional locality preserving discriminant analysis
maximum margin criterion
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [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
操作
1
基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法
卢官明
左加阔
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014
8
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参考文献
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