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基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法
1
作者
赵春晖
陈才扣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A02期254-257,共4页
在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识...
在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法。在第一阶段首先对样本进行分块,然后独立对相同位置块所组成的新样本集进行2DLPDA,并以此提取出测试样本被锁定的类别范围;之后在该缩小的类别范围内,进行二级人脸识别过程。提出两种方案,一种是二级采用协同表示分类(CRC)算法,另一种是二级采用最近邻分类(NNC)算法来对测试样本的类别进行进一步的识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,所提出的方法对于提高识别率有效。
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关键词
局部
保持
鉴别
分析
协同表示分类
最近邻分类
二级人脸识别
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职称材料
基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法
被引量：
8
2
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
不相关局部保持鉴别分析算法
被引量：
1
3
作者
林玉娥
顾国昌
+1 位作者
刘海波
沈晶
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期98-101,114,共5页
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理...
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理论分析给出了求解不相关局部保持鉴别矢量集的计算公式.人脸库上的实验结果表明,新算法优于传统的局部保持投影方法和其他改进的局部保持投影方法.
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关键词
特征提取
不相关
局部
保持
鉴别
分析
类内散布矩阵
类间散布矩阵
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职称材料
题名
基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法
1
作者
赵春晖
陈才扣
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A02期254-257,共4页
文摘
在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法。在第一阶段首先对样本进行分块,然后独立对相同位置块所组成的新样本集进行2DLPDA,并以此提取出测试样本被锁定的类别范围;之后在该缩小的类别范围内,进行二级人脸识别过程。提出两种方案,一种是二级采用协同表示分类(CRC)算法,另一种是二级采用最近邻分类(NNC)算法来对测试样本的类别进行进一步的识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,所提出的方法对于提高识别率有效。
关键词
局部
保持
鉴别
分析
协同表示分类
最近邻分类
二级人脸识别
Keywords
locality preserving projection
Collaborative Representation based Classifier（CRC）
Nearest Neighbor based Classifier（NNC）
two-level face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
2
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 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
不相关局部保持鉴别分析算法
被引量：
1
3
作者
林玉娥
顾国昌
刘海波
沈晶
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期98-101,114,共5页
基金
中国博士后基金资助项目(20060400809)
黑龙江省青年科技基金资助项目(QC06C022)
+2 种基金
哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目(HEUFT05068
HEUFT07022
HEUFT05021)
文摘
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理论分析给出了求解不相关局部保持鉴别矢量集的计算公式.人脸库上的实验结果表明,新算法优于传统的局部保持投影方法和其他改进的局部保持投影方法.
关键词
特征提取
不相关
局部
保持
鉴别
分析
类内散布矩阵
类间散布矩阵
Keywords
feature extraction
uncorrelated discriminant locality preserving analysis
within-class scatter matrix
between-class scatter matrix
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法
赵春晖
陈才扣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
0
下载PDF
职称材料
2
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
下载PDF
职称材料
3
不相关局部保持鉴别分析算法
林玉娥
顾国昌
刘海波
沈晶
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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