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摘要:
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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文献信息
篇名 基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
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
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 约稿
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TN911.73|TP391.41
字数 5929字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢官明 南京邮电大学通信与信息工程学院 74 904 16.0 29.0
3 左加阔 东南大学水声信号处理教育部重点实验室 11 99 6.0 9.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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