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一种应用于人脸识别的非线性降维方法
引用本文:梁淑芬,张志伟,唐红梅,吴涛.一种应用于人脸识别的非线性降维方法[J].电路与系统学报,2009,14(4).
作者姓名:梁淑芬  张志伟  唐红梅  吴涛
作者单位:1. 五邑大学,信息学院,广东,江门,529020
2. 河北工业大学,信息工程学院,天津,300130
基金项目:广东省自然科学基金项目,广东省教育厅育苗工程项目,北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放课题基金项目,浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题基金项目,江门市科技攻关项目 
摘    要:局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)作为一种新的非线性维数约减算法,在高维数据可视化方面获得了成功的应用.然而LLE算法获取的特征从分类角度而言并非最优,而且LLE算法难以获取新样本点的低维投影.为解决这两个缺陷,提出了将非线性的LLE算法和线性判别分析算法(linear discriminant analysis,LDA)相结合的一种新的非线性降维方法,通过ORL、Havard和CMU PIE三个人脸库的实验,结果表明,该方法能够大幅度提高识别率,对光照、姿态及表情变化具有一定的鲁棒性.

关 键 词:人脸识别  局部线性嵌入  线性判别分析

A novel nonlinear dimensionality reduction approach for face recognition
LIANG Shu-fen,ZHANG Zhi-wei,TANG Hong-mei,WU Tao.A novel nonlinear dimensionality reduction approach for face recognition[J].Journal of Circuits and Systems,2009,14(4).
Authors:LIANG Shu-fen  ZHANG Zhi-wei  TANG Hong-mei  WU Tao
Affiliation:LIANG Shu-fen1,ZHANG Zhi-wei2,TANG Hong-mei2,WU Tao2(1.School of information,Wuyi University,Jiangmen 529020,China,2.School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China)
Abstract:Locally linear embedding(LLE) is one of the recently proposed manifold learning algorithms for nonlinear dimensionality reduction,which has demonstrated promising results in visualizing high dimensional data.However,the LLE lacks a parametric mapping between the observation and the low-dimensional output,In addition,since it is developed based on minimizing the reconstruction error,it may not be optimal from classification viewpoint.In this paper,we present a novel nonlinear dimensionality reduction approac...
Keywords:face recognition  local linear embedding  linear discriminant analysis  
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