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多流形判别分析在人脸识别中的研究
引用本文:万康康,马龙,周煜坤. 多流形判别分析在人脸识别中的研究[J]. 计算机应用与软件, 2014, 0(10)
作者姓名:万康康  马龙  周煜坤
作者单位:南京理工大学计算机科学与工程学院 江苏 南京210094
摘    要:局部保持投影LPP(Locality Preserving Projection)是一种有效的非线性降维方法,能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致,但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题,提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA(Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis)方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图,既保持了原样本的相似局部结构,又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比,FMMDA方法取得了更好的识别效果。

关 键 词:人脸识别  特征提取  局部保持投影  Fisher准则  多流形判别分析

RESEARCH ON MULTI-MANIFOLD DISCRIMINANT ANALYSIS IN FACE RECOGNITION
Wan Kangkang,Ma Long,Zhou Yukun. RESEARCH ON MULTI-MANIFOLD DISCRIMINANT ANALYSIS IN FACE RECOGNITION[J]. Computer Applications and Software, 2014, 0(10)
Authors:Wan Kangkang  Ma Long  Zhou Yukun
Abstract:
Keywords:Face recognition  Feature extraction  Locality preserving projection  Fisher criterion  Multi-manifold discriminant analysis
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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