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基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取
被引量：
1
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作者
董晓庆
陈洪财
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第12期3593-3598,共6页
针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化...
针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率;同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能;最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。
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关键词
人脸识别
特征抽取
扩展
二维
线性
判别分析
子模式
特征融合
下载PDF
职称材料
题名
基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取
被引量：
1
1
作者
董晓庆
陈洪财
机构
韩山师范学院物理与电子工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第12期3593-3598,共6页
基金
国际科技合作项目(2011DFR90720)
2013年教育部高等学校"专业综合改革试点"项目(ZG0411)
+1 种基金
2013年韩山师范学院青年基金资助项目(LQ201302)
2014年广东省高等教育教学改革项目(GDJG20142402)
文摘
针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率;同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能;最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。
关键词
人脸识别
特征抽取
扩展
二维
线性
判别分析
子模式
特征融合
Keywords
face recognition
feature extraction
Extended Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis （E2DLDA）
sub-pattern
feature fusion
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取
董晓庆
陈洪财
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
1
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