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题名有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别
被引量：3
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作者
龚劬
许凯强
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机构
重庆大学数学与统计学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期301-304,309,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61273131)资助
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文摘
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。
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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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Keywords
Face recognition, Feature extraction, Locality preserving projection, Parameter-less nearest-neighbor graph,Kernel method
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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