完备非监督鉴别投影与人脸图像分析

作     者：殷俊 金忠 Yin Jun;Jin Zhong

作者机构：南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(60632050) 国家自然科学基金(60873151) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2010年第22卷第11期

页      码：1912-1917页

摘      要：针对已有的非监督鉴别投影(UDP)仅仅利用局部散布矩阵的零空间外信息,导致零空间内信息丢失的问题,为了同时利用局部散布矩阵的零空间内和零空间外的信息,提出一种完备的非监督鉴别投影(CUDP)算法.在局部散布矩阵的零空间内,通过最大化非局部散布提取有效特征;在局部散布矩阵的零空间外,通过最大化非局部散布同时最小化局部散布提取其有效特征;最后将这2类特征组合起来形成CUDP的特征.在ORL和FERET人脸库上的人脸识别实验,以及CMU和Yale人脸库上的人脸表情识别实验的结果,证明了CUDP算法的有效性.

主 题 词：特征抽取 非监督鉴别投影 人脸识别 人脸表情识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

馆 藏 号：203456901...