基于DTSA和ELM的面部识别与微表情分析算法

本文探讨了一种结合了判别式张量子空间分析（Discriminant Tensor Subspace Analysis, DTSA）与极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的面部识别和微表情识别算法。首先，DTSA被设计用于处理灰度面部图像，它将图像视为二阶张量，并采用双侧变换策略来降低维度。这种方法的一个显著优势在于它能够保持图像的空间结构信息，这对于视觉特征的提取至关重要。 在处理微表情视频片段时，研究人员进一步扩展了DTSA的概念，将其应用于高阶张量，以便捕捉到更细微的表情变化中的多维信息。通过利用DTSA生成的区分性特征，该算法能够增强ELM分类器的性能，提高识别的准确性。 DTSA和ELM的结合具有重要的贡献，尤其是在人脸识别和微表情识别领域。ELM以其简单快速的学习过程和较少的训练时间闻名，而DTSA则提供了有效的特征表示，这二者相结合使得算法在处理复杂的数据集，如ORL、Yale和YaleB等面部数据库时，展现出了显著的识别精度提升。 实验结果显示，与传统方法相比，这种基于DTSA和ELM的识别算法在提高识别率的同时，还降低了计算复杂度，显示了其在实际应用中的可行性和有效性。然而，文章并未详述具体的实验设置、特征选择过程、以及与同类技术的对比分析，这些细节对于全面理解算法性能至关重要。总体来说，这篇研究论文提供了一个创新的方法论，对于深入理解如何融合深度学习和低秩张量分析在生物特征识别中的作用具有很高的学术价值。