کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6894310 1445576 2016 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kernel Locality Preserving Symmetrical Weighted Fisher Discriminant Analysis based subspace approach for expression recognition
ترجمه فارسی عنوان
محدوده هسته ای حفظ روش متداول فیزیکی مبتنی بر محاسبه متقارن وزن فیشر برای شناسایی بیان
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل دائمی، فیلتر گابور تشخیص بیان، استخراج ویژگی، زیرمجموعه، وزن متقارن،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
This paper mainly focuses on dimensional reduction of fused dataset of holistic and geometrical face features vectors by solving singularity problem of linear discriminant analysis and maximizing the Fisher ratio in nonlinear subspace region with the preservation of local discriminative features. The combinational feature vector space is projected into low dimensional subspace using proposed Kernel Locality Preserving Symmetrical Weighted Fisher Discriminant Analysis (KLSWFDA) method. Matching score level fusion technique has been applied on projected subspace and combinational entire Gabor subspace is framed. Euclidean distance metric (L2) and support vector machine (SVM) classifier has been implemented to recognize and classify the expressions. Performance of proposed approach is evaluated and compared with state of art approaches. Experimental results on JAFFE, YALE and FD expression database demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Science and Technology, an International Journal - Volume 19, Issue 3, September 2016, Pages 1321-1333
نویسندگان
, , ,