国家教育部博士点基金(20120092110054)
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 相关作者：郑文明辛明海周晓彦邱伟闫静杰更多>>
- 相关机构：东南大学南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法被引量：1
- 2014年
- 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.
- 周晓彦郑文明辛明海
- 关键词：维数约简人脸识别性别识别
- 表情和姿态的双模态情感识别被引量：14
- 2013年
- 多模态情感识别是当前情感计算研究领域的重要内容,针对人脸表情和动作姿态开展双模态情感识别研究,提出一种基于双边稀疏偏最小二乘的表情和姿态的双模态情感识别方法。首先,从视频图像系列中分别提取表情和姿态两种模态的空时特征作为情感特征矢量。然后,通过双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)的数据降维方法来进一步提取两组模态中的情感特征,并组合成新的情感特征向量。最后,采用了两种分类器来进行情感的分类识别。以国际上广泛采用的FABO表情和姿态的双模态情感数据库为实验数据,并与多种子空间方法(主成分分析、典型相关分析、偏最小二乘回归)进行对比实验来评估本文方法的识别性能。实验结果表明,两种模态融合后相比单模态更加有效,双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)算法在几种方法中得到最高的情感识别率。
- 闫静杰郑文明辛明海邱伟
- 关键词：表情
- 结合核优化的最佳KFKT算法及其应用
- 2017年
- 提出一种结合核优化方法的最佳KFKT算法。该方法采用核映射空间中样本数据集的类内散射距离来定义目标函数,并采用梯度投影算法来求解最佳核映射所对应的核函数参数。将优化所获得的参数运用于KFKT算法中,从而获得最佳的KFKT算法。采用FERET和Yale人脸数据库上进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性。
- 周晓彦朱小芳郑文明陈彭鑫马婷婷
- 关键词：人脸识别特征提取
- 基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用被引量：4
- 2013年
- 在面部表情识别中,由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素,在一定程度上影响表情识别的准确性.传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响.为尽可能排除这些影响表情识别的因素,提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法,并将其应用于表情识别中.该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模,然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计,并用于表情的分类识别.为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性,选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性.
- 周晓彦郑文明辛明海
- 关键词：核典型相关分析面部表情识别
