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10.3969/j.issn.1673-5439.2014.05.001

基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

引用
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.

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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TN911.73;TP391.41

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

2014-11-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

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南京邮电大学学报(自然科学版)

1673-5439

32-1772/TN

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2014,34(5)

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