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首页> 外文会议>International Workshop on Intelligent Computing in Pattern Analysis/Synthesis(IWICPAS 2006); 20060826-27; Xi'an(CN) >Kernel Modified Quadratic Discriminant Function for Facial Expression Recognition
【24h】

Kernel Modified Quadratic Discriminant Function for Facial Expression Recognition

机译：面部表情识别的核修正二次判别函数

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The Modified Quadratic Discriminant Function was first proposed by Kimura et al to improve the performance of Quadratic Discriminant Function, which can be seen as a dot-product method by eigen-decompostion of the covariance matrix of each class. Therefore, it is possible to expand MQDF to high dimension space by kernel trick. This paper presents a new kernel-based method to pattern recognition, Kernel Modified Quadratic Discriminant Function(KMQDF), based on MQDF and kernel method. The proposed KMQDF is applied in facial expression recognition. JAFFE face database and the AR face database are used to test this algorithm. Experimental results show that the proposed KMQDF with appropriated parameters can outperform 1-NN, QDF, MQDF classifier.
机译：Kimura等人首先提出了改进的二次判别函数，以提高二次判别函数的性能，这可以看作是通过对每个类别的协方差矩阵进行特征分解来进行的点积方法。因此，可以通过内核技巧将MQDF扩展到高维空间。本文提出了一种新的基于核的模式识别方法，即基于MQDF和核方法的核修正二次判别函数（KMQDF）。提出的KMQDF应用于面部表情识别。 JAFFE人脸数据库和AR人脸数据库用于测试该算法。实验结果表明，所提出的具有适当参数的KMQDF的性能优于1-NN，Q​​DF，MQDF分类器。

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