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有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别 被引量:3
1
作者 龚劬 许凯强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期301-304,309,共5页
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projecti... 针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 局部保持投影 无参数近邻图 核方法
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基于保局部核RVM的说话人识别方法 被引量:1
2
作者 郑泽萍 王万良 郑建炜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期208-210,共3页
针对说话人语音特征随音量、情绪、健康等因素变化呈现出的复杂分布结构,提出一种基于保局部核相关向量机(RVM)的说话人识别方法。在RVM模型所采用的高斯核函数中引入相似度因子,以保留数据局部结构,构成保局部核RVM模型。在模型训练过... 针对说话人语音特征随音量、情绪、健康等因素变化呈现出的复杂分布结构,提出一种基于保局部核相关向量机(RVM)的说话人识别方法。在RVM模型所采用的高斯核函数中引入相似度因子,以保留数据局部结构,构成保局部核RVM模型。在模型训练过程中采用快速算法以避免大型矩阵逆操作,减少计算量,可适用于大样本场合。应用结果表明,该方法能加快测试速度,提高分类精度。 展开更多
关键词 说话人识别 保局部核 相关向量机 高斯核函数 类内相似度
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改进局部保持投影算法及其在故障诊断中的应用 被引量:1
3
作者 赵娜 张忠杰 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期215-218,223,共5页
针对局部保持投影(LPP)的邻域参数设置主要依靠经验这一缺点,对LPP邻域参数的设置进行了改进设计,提出了改进局部保持投影算法(ILPP)。相比于LPP,ILPP中引入了核密度估计,使得邻域参数会根据数据集的样本密度而自适应的变化,可以更好地... 针对局部保持投影(LPP)的邻域参数设置主要依靠经验这一缺点,对LPP邻域参数的设置进行了改进设计,提出了改进局部保持投影算法(ILPP)。相比于LPP,ILPP中引入了核密度估计,使得邻域参数会根据数据集的样本密度而自适应的变化,可以更好地对高维数据集的流形结构进行保持。将ILPP用于齿轮典型故障的诊断中,实验结果表明,ILPP可以对不同故障类型数据进行有效区分,实现了故障诊断精度的提高。 展开更多
关键词 局部保持映射 邻域参数 核密度估计 故障诊断 齿轮
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有监督的局部保留投影降维算法 被引量:30
4
作者 申中华 潘永惠 王士同 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期233-239,共7页
针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及 LPP 中的局部保留特性.实验结果表明 SLPP 算法较其他算法优越.线性的 SLPP 算法还可通过使用核方法扩展到非线性... 针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及 LPP 中的局部保留特性.实验结果表明 SLPP 算法较其他算法优越.线性的 SLPP 算法还可通过使用核方法扩展到非线性的情况. 展开更多
关键词 降维 局部保留投影(LPP) 有监督的局部保留投影(SLPP) 核方法
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基于核极限学习机的风电机组齿轮箱故障预警研究 被引量:20
5
作者 刘帅 刘长良 曾华清 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第2期121-127,共7页
风电机组运行环境恶劣、机组设备衰退是近年来齿轮箱故障频发的主要原因,其设备状态与机组安全性、运营成本息息相关。面对这一挑战,利用监控与数据采集系统数据,提出一种将保局投影、核极限学习机和信息熵相结合的风电机组齿轮箱故障... 风电机组运行环境恶劣、机组设备衰退是近年来齿轮箱故障频发的主要原因,其设备状态与机组安全性、运营成本息息相关。面对这一挑战,利用监控与数据采集系统数据,提出一种将保局投影、核极限学习机和信息熵相结合的风电机组齿轮箱故障预警方法。采用保局投影对风电机组状态参数进行特征提取后,使用核极限学习机建立状态参数预测模型,最后辅以改进的加入信息熵概念,可准确预警异常工况。以河北省张家口某一风电场的运行数据作为实例进行研究,仿真结果表明,所提算法至少能提前2天预警潜在故障,验证该预警方法的有效性与实效性。 展开更多
关键词 风电机组 故障预警 保局投影 核极限学习机 信息熵
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KSLPP:新的人脸识别算法 被引量:11
6
作者 祝磊 朱善安 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1066-1069,共4页
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间,通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,提取人脸的非线性特征.采用最小... 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间,通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT&T人脸库以及Yale人脸库,对该方法进行了测试.结果表明,与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等方法相比,该方法具有较好的识别率. 展开更多
关键词 保局投影 有监督学习 核技巧 人脸识别
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核保局鉴别分析人脸识别算法 被引量:9
7
作者 辜小花 龚卫国 +1 位作者 杨利平 李伟红 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2016-2021,共6页
针对人脸图像的高维、非线性特性,本文结合核函数和鉴别保局投影分析,提出了一种新的非线性子空间特征提取方法——核保局鉴别分析(kernel locality preserving discriminant analysis,KLPDA)。该算法首先利用核函数将输入空间内线性不... 针对人脸图像的高维、非线性特性,本文结合核函数和鉴别保局投影分析,提出了一种新的非线性子空间特征提取方法——核保局鉴别分析(kernel locality preserving discriminant analysis,KLPDA)。该算法首先利用核函数将输入空间内线性不可分的人脸样本通过非线性映射投影到高维特征空间,以增强样本的可分性,然后在该特征空间内通过保局鉴别分析算法寻求保持样本局部近邻结构的鉴别特征。实验结果指出,在ORL和UMIST人脸图像库上KLPDA的识别结果相较于其对应的线性方法(LPDA)分别高出6.16%和3.48%,而相较于其他几种典型的核方法(KPCA、KFDA和KCLPP)的最高识别率也分别高出1.28%和2.60%,验证了本文提出方法的有效性。 展开更多
关键词 保局鉴别分析 核方法 子空间方法 特征提取 人脸识别
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基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别 被引量:6
8
作者 郭金玉 李元 +1 位作者 孔晓光 曾静 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期127-130,共4页
为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的... 为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)、PCA+LPP、核局部保持投影(KLPP)、核判别分析(KDA)和抽样(sample)+LPP相比,本文算法的识别率(RR)最高为99.71%,特征提取和匹配总时间为0.131 s,满足实时系统的要求。 展开更多
关键词 图像处理 掌纹识别 下抽样 局部保持投影(LPP) 核直接判别分析(KDDA)
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局部保持对支持向量机 被引量:4
9
作者 花小朋 丁世飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期590-597,共8页
多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结... 多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结构以及所蕴含的判别信息.因此将保局投影(locality preserving projections,LPP)的基本思想引入到MSSVM中,提出局部保持对支持向量机(locality preserving twin support vector machine,LPTSVM).LPTSVM方法不但继承了MSSVM方法具有的异或(XOR)问题处理能力,而且充分考虑样本间的局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部判别信息,从而在一定程度上提高了分类精度.主成分分析(principal component analysis,PCA)方法克服了LPTSVM奇异性问题,保证了LPTSVM方法的有效性.非线性情况下,通过经验核映射方法构造了非线性LPTSVM.在人造数据集和真实数据集上的测试表明LPTSVM方法具有较好的泛化性能. 展开更多
关键词 分类 多面支持向量机 保局投影 主成分分析 经验核映射 multiple surface support vector machine (MSSVM) locality preserving PROJECTION (LPP) principal component analysis (PCA)
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快速核有监督局部保留投影算法 被引量:5
10
作者 张亮 黄曙光 郭浩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1049-1054,共6页
为了提取样本中的非线性模式,保持其中的流形结构以及减少投影时间,该文提出了一种快速核有监督局部保留投影算法。该算法使用有监督聚类选择法选取训练集的一个子集进行子集核主成分分析,然后在子集核主成分分析形成的子空间中进行有... 为了提取样本中的非线性模式,保持其中的流形结构以及减少投影时间,该文提出了一种快速核有监督局部保留投影算法。该算法使用有监督聚类选择法选取训练集的一个子集进行子集核主成分分析,然后在子集核主成分分析形成的子空间中进行有监督局部保留投影。实验结果表明:相对于有监督局部保留投影算法以及现有的几种流行特征提取方法,新算法能够取得更高的识别率;相对于现有的核投影算法,新算法的投影速度更快。在有些数据集上,只要普通核投影十分之一左右的时间,就能达到相同甚至更高的识别率。 展开更多
关键词 模式识别 特征提取 有监督局部保留投影 子集核主成分分析
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一种核正交鉴别保局投影算法 被引量:4
11
作者 林玉娥 顾国昌 +1 位作者 刘海波 沈晶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期979-982,965,共5页
正交鉴别保局投影算法是一种有效的特征提取方法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法,因此提出一种核正交鉴别保局投影算法.实现这一算法的关键是高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计... 正交鉴别保局投影算法是一种有效的特征提取方法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法,因此提出一种核正交鉴别保局投影算法.实现这一算法的关键是高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算,对此根据eigenfaces中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想及核函数技术,将高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题,并且所提出的算法能够有效地解决小样本问题.在人脸库上的实验结果验证了所提出的算法是可行的和有效的. 展开更多
关键词 正交鉴别保局投影 特征提取 人脸识别 总体散布矩阵 核函数
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基于改进核局部保持投影的故障检测方法研究 被引量:2
12
作者 张学磊 徐进学 祝朋艳 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第5期115-124,131,共11页
针对传统核局部保持投影方法存在不能全面地提取数据特征和故障检测率低的局限性,提出一种基于改进核局部保持投影(MKLPP)的故障检测方法。将核主元分析方法融入到核局部保持投影中,使得到的数据特征不仅包括原始数据的局部信息,而且包... 针对传统核局部保持投影方法存在不能全面地提取数据特征和故障检测率低的局限性,提出一种基于改进核局部保持投影(MKLPP)的故障检测方法。将核主元分析方法融入到核局部保持投影中,使得到的数据特征不仅包括原始数据的局部信息,而且包含数据的全局信息;引入特征向量缩放,使得低维数据变化波动更加稳定,提高故障检测率。针对MKLPP方法对微小故障不敏感的问题,将多元指数加权移动平均(MEWMA)运用到MKLPP中,提出一种MEWMA-MKLPP故障检测方法。对上述两种方法分别构造T^(2)和SPE统计量进行故障检测。采用TE过程数据进行仿真实验,实验结果表明所提方法可以取得较好的检测效果。 展开更多
关键词 核局部保持投影 核主元分析 多元指数加权移动平均 微小故障
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一种基于核的监督流形学习算法 被引量:3
13
作者 李君宝 潘正祥 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期388-393,共6页
针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的... 针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的相似度量.利用核方法来解决局部保持映射算法在处理线性不可分问题上的局限性问题.在两个常用数据库上验证本文算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 流形学习 局部保持映射(LPP) 核学习 监督学习 特征提取
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SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法 被引量:2
14
作者 周理 毕笃彦 +1 位作者 何林远 胡云宝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期382-389,共8页
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能... 为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。 展开更多
关键词 尺度不变特征转换算法 核局部不变映射 能量特征 核方法
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基于SLPP和张量分解相结合的人脸识别 被引量:2
15
作者 许亦男 王士同 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3145-3147,共3页
针对多线性分析算法对多姿态多身份因素并存时,人脸的识别率大大下降等问题,提出了带监督的局部保留投影映射算法与多线性张量分析算法相结合的人脸识别方法。该方法将人脸转动的近邻点信息作为监督信息引入,更精确地描述了姿态空间的... 针对多线性分析算法对多姿态多身份因素并存时,人脸的识别率大大下降等问题,提出了带监督的局部保留投影映射算法与多线性张量分析算法相结合的人脸识别方法。该方法将人脸转动的近邻点信息作为监督信息引入,更精确地描述了姿态空间的非线性结构,再结合张量分解和核函数将姿态流形系数映射到高维图像空间,使得从低维空间到高维空间映射的精确性得以提高。在东方人脸数据库上进行实验,结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 有监督的局部保留投影 张量分解 核函数 姿态流形 人脸识别
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核的正交完备鉴别局部保持投影 被引量:1
16
作者 林克正 荣友湖 +2 位作者 吴迪 庄靓玮 李鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1589-1592,共4页
针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵... 针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵中计算最优判别矢量,只需在整个范围内对值域空间进行特征值分解,去除局部零空间达到样本降维目的。该算法分别在UMIST人脸库和JAFFE人脸表情库上进行实验,实验结果表明算法的识别率高达95.59%。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 完备鉴别局部保持投影 核函数 局部总体散度矩阵
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核无监督鉴别投影及人脸识别 被引量:1
17
作者 曹丽 陈才扣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第15期3602-3604,F0003,共4页
提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利... 提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利用了对分类有用的重要信息;此外,将核方法和流形学习方法结合起来,有效地描述人脸图像的非线性变化,对于人脸识别问题有较好的效果。在Yale库上的实验表明,该方法的识别率明显高于UDP和PCA,且有较好的分类效果。 展开更多
关键词 无监督鉴别投影 核局部保留投影 核无监督鉴别投影 特征抽取 人脸识别
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基于SLPP与MKSVM的痛苦表情识别 被引量:1
18
作者 张伟 黄炜 +1 位作者 夏利民 罗大庸 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第12期196-199,共4页
为提高痛苦表情识别的准确率,提出一种基于监督保局投影(SLPP)与多核线性混合支持向量机(MKLMSVM)的识别方法。引入先验类标签信息的SLPP获取痛苦表情特征,以解决保局投影方法在未使用先验类标签信息的情况下忽略类内局部结构的问题,并... 为提高痛苦表情识别的准确率,提出一种基于监督保局投影(SLPP)与多核线性混合支持向量机(MKLMSVM)的识别方法。引入先验类标签信息的SLPP获取痛苦表情特征,以解决保局投影方法在未使用先验类标签信息的情况下忽略类内局部结构的问题,并采用MKLMSVM实现痛苦表情的分类。实验结果表明,该方法的识别准确率可达88.56%,明显优于主动外观模型方法,与一般的支持向量机分类相比,可以提升决策函数的可解释性及分类性能。 展开更多
关键词 痛苦表情识别 监督保局投影 先验类标签 多核支持向量机 多核线性混合 主动外观模型
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利用核局部保持映射分析到达时间定位问题 被引量:1
19
作者 张永强 赵春燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期2876-2879,共4页
为降低测距误差对定位精度的影响,提出了一种基于核局部保持映射(KLPP)的定位算法。该算法以节点间的传输时间向量为输入,借助能够体现网络拓扑结构局部信息的核局部保持映射进行建模。仿真结果表明:基于KLPP的定位算法与传统基于核函... 为降低测距误差对定位精度的影响,提出了一种基于核局部保持映射(KLPP)的定位算法。该算法以节点间的传输时间向量为输入,借助能够体现网络拓扑结构局部信息的核局部保持映射进行建模。仿真结果表明:基于KLPP的定位算法与传统基于核函数主成分分析(KPCA)的定位算法相比,在解决TOA定位问题时具有较高的定位精度,在复杂环境下能更有效地降低测量误差对TOA定位精度的影响。 展开更多
关键词 无线传感网络 定位 到达时间 核局部保持映射 核主成分分析
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核判别保局投影的人脸识别算法 被引量:1
20
作者 郭志强 杨杰 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期24-29,共6页
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了核判别保局投影算法,即KDLPP。该算法通过核技巧将人脸样本映射到高维空间,在高维空间中有效地结合人脸局部的流形结构和人脸的判别信息构建了新的目标函数,其优点是在保持人脸流形结构的基础上,充... 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了核判别保局投影算法,即KDLPP。该算法通过核技巧将人脸样本映射到高维空间,在高维空间中有效地结合人脸局部的流形结构和人脸的判别信息构建了新的目标函数,其优点是在保持人脸流形结构的基础上,充分利用了样本的类别信息,并采用核方法提取了人脸的非线性特征。在ORL和UMIST人脸库上的实验表明,该方法的识别率整体优于LPP、DLPP和KLPP。 展开更多
关键词 保局投影 核技巧 人脸识别 小样本问题
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