南京邮电大学学报（自然科学版）
南京郵電大學學報（自然科學版）
남경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE)
2014年
5期
1-8
,共8页
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
人臉識彆%錶情識彆%特徵提取%跼部保持投影%二維跼部保持鑒彆分析%最大間距準則
인검식별%표정식별%특정제취%국부보지투영%이유국부보지감별분석%최대간거준칙
face recognition%expression recognition%feature extraction%locality preserving projection%two-dimensional locality preserving discriminant analysis%maximum margin criterion
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.
提齣瞭一種二維跼部保持鑒彆分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特徵提取算法.該算法直接對圖像矩陣進行運算而不需要將矩陣轉化為嚮量後進行運算,較好地保持瞭圖像相鄰像素之間的空間結構關繫;在LPP算法的基礎上,利用訓練樣本的類彆信息計算二維類間散度矩陣和二維類內散度矩陣,併在2D-LPDA的目標函數中引入最大間距準則(Maximum Margin Criterion,MMC),從而求得具有良好鑒彆能力的投影嚮量,同時還避免瞭小樣本情況下矩陣的奇異性問題.通過在ORL人臉圖像庫上的人臉識彆和新生兒麵部圖像庫上的疼痛錶情識彆實驗,驗證瞭所提齣的算法的有效性.
제출료일충이유국부보지감별분석(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)특정제취산법.해산법직접대도상구진진행운산이불수요장구진전화위향량후진행운산,교호지보지료도상상린상소지간적공간결구관계;재LPP산법적기출상,이용훈련양본적유별신식계산이유류간산도구진화이유류내산도구진,병재2D-LPDA적목표함수중인입최대간거준칙(Maximum Margin Criterion,MMC),종이구득구유량호감별능력적투영향량,동시환피면료소양본정황하구진적기이성문제.통과재ORL인검도상고상적인검식별화신생인면부도상고상적동통표정식별실험,험증료소제출적산법적유효성.
