基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

• 作者: 周晓彦 辛明海 郑文明
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签核判别分析 维数约简 人脸识别 性别识别
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 912-916
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4539字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2014.05.007

摘要

为解决多标签线性判别分析（MLDA）方法在非线性维数约简方面的局限性，提出了一种多标签核判别分析（MKDA）方法，并将其用于人脸的身份与性别识别中．该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中，并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维．在身份和性别识别中，首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维，获取判别特征矢量集；其次，为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量；最后，采用减秩回归模型（RRR）描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系，并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别．AR人脸数据库上的实验结果表明：在人脸身份和性别识别中，MKDA方法的识别率高于传统核判别分析（KDA）方法．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓彦	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	18	207	6.0	14.0
5	郑文明	东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室	17	151	7.0	12.0
6	辛明海	东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室	3	33	2.0	3.0