本文選題：人臉識(shí)別 + 表情識(shí)別　； 參考：《南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年05期

【摘要】：提出了一種二維局部保持鑒別分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。該算法直接對(duì)圖像矩陣進(jìn)行運(yùn)算而不需要將矩陣轉(zhuǎn)化為向量后進(jìn)行運(yùn)算,較好地保持了圖像相鄰像素之間的空間結(jié)構(gòu)關(guān)系;在LPP算法的基礎(chǔ)上,利用訓(xùn)練樣本的類(lèi)別信息計(jì)算二維類(lèi)間散度矩陣和二維類(lèi)內(nèi)散度矩陣,并在2D-LPDA的目標(biāo)函數(shù)中引入最大間距準(zhǔn)則(Maximum Margin Criterion,MMC),從而求得具有良好鑒別能力的投影向量,同時(shí)還避免了小樣本情況下矩陣的奇異性問(wèn)題。通過(guò)在ORL人臉圖像庫(kù)上的人臉識(shí)別和新生兒面部圖像庫(kù)上的疼痛表情識(shí)別實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出的算法的有效性。
[Abstract]:A feature extraction algorithm based on Two-dimensional locality preserving discriminant Analysis (2D-LPDA) is proposed. The algorithm directly computes the image matrix but does not need to transform the matrix into a vector, so the spatial structure relationship between the adjacent pixels of the image can be better maintained. On the basis of the LPP algorithm, The class information of the training sample is used to calculate the two-dimensional inter-class divergence matrix and the two-dimensional intra-class divergence matrix, and the maximum margin criteria (MMC) is introduced into the objective function of 2D-LPDA to obtain the projection vector with good discriminant ability. At the same time, the singularity of matrix is avoided in the case of small sample. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by the experiments of face recognition on ORL face image database and pain expression recognition on newborn facial image database.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;臺(tái)灣大學(xué)電機(jī)資訊學(xué)院;東南大學(xué)水聲信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61071167) 江蘇省高校優(yōu)秀中青年教師和校長(zhǎng)境外研修計(jì)劃資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.73;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2104993