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基于等距特征映射算法在人脸识别问题中的数学建模 预览
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作者 张晓东 韦程东 +1 位作者 岑泰林 王亚楠 《广西师范学院学报:自然科学版》 2018年第4期42-48,共7页
该文梳理了人脸识别技术的相关研究文献,并以FG-NET人脸数据库为样本库,对随机选取的实验分析对象进行预处理后,建立合理的数学模型.通过等距特征映射(ISOMAP)算法进行非线性降维,将高维空间的数据信息映射到低维空间,再通过特征提取的... 该文梳理了人脸识别技术的相关研究文献,并以FG-NET人脸数据库为样本库,对随机选取的实验分析对象进行预处理后,建立合理的数学模型.通过等距特征映射(ISOMAP)算法进行非线性降维,将高维空间的数据信息映射到低维空间,再通过特征提取的方法来判别图像的相似度.该算法以多维尺度变换(MDS)为基础,将欧氏距离替换为数据点间的测地线距离,使数据信息在降维后损失最小,实现高维空间的数据信息在低维空间的有效表达,在较大减小计算量的基础上,提高图像识别率.同时,运用MATLAB软件进行编程验证,结果表明,同一个人在不同年龄段的人脸识别率达到了88.89%,不同人在不同年龄段的人脸识别率达到了91.67%. 展开更多
关键词 等距特征映射 非线性降维 特征提取 人脸识别
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多特征融合的医学影像颜色感知算法 预览
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作者 曾宪华 陈坳珠 何姗姗 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期375-384,共10页
针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的... 针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的层次结构减少计算量;然后对顶层像素点利用流形学习和自顶而下的插值方法计算所有像素点的低维坐标;最后将低维坐标投影到颜色空间得到相应的彩色医学图像.在正常MRI影像、正常的CT影像以及带有疾病的MRI影像上进行实验的结果表明,文中算法对医学灰度图像进行着色后具有丰富的色彩信息;相比传统的颜色迁移算法,该算法具有更高的清晰度和目标背景对比度指标. 展开更多
关键词 医学影像 多特征融合 颜色感知 非线性降维
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基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别
3
作者 王智文 蒋联源 +4 位作者 王宇航 欧阳浩 张灿龙 黄镇谨 王鹏涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期412-418,共7页
针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运... 针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑。WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力)。实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强。 展开更多
关键词 人类行为识别 人体轮廓提取与表示 核主分量分析 非线性降维 权重条件随机场
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高光谱影像的近邻加权拉普拉斯降维方法 预览
4
作者 路易 郭静 于少波 《装备学院学报》 2017年第3期27-31,共5页
针对高光谱影像数据中存在信息冗余和非线性结构的现象,以及数据分布不均匀时拉普拉斯特征映射近邻点选择不恰当的问题,提出了一种基于Cam加权距离的拉普拉斯改进算法,用于高光谱影像数据降维以压缩数据量并提高分类精度。首先对波段分... 针对高光谱影像数据中存在信息冗余和非线性结构的现象,以及数据分布不均匀时拉普拉斯特征映射近邻点选择不恰当的问题,提出了一种基于Cam加权距离的拉普拉斯改进算法,用于高光谱影像数据降维以压缩数据量并提高分类精度。首先对波段分组去除奇异波段,然后用基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法对剩余数据降维,最后将结果输入最小距离分类器进行高光谱影像分类。通过Indiana Pines数据集进行验证,实验结果表明:与线性降维主成分分析法和非线性降维拉普拉斯特征映射相比,基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法分类精度更高。 展开更多
关键词 Cam加权距离 拉普拉斯特征映射 非线性降维 波段选择
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基于扩散映射的太赫兹光谱识别 预览
5
作者 倪家鹏 沈韬 +3 位作者 朱艳 李灵杰 毛存礼 余正涛 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2017年第8期2360-2364,共5页
特征提取对于太赫兹光谱识别来说至关重要。传统方法是通过人工选取太赫兹光谱中差异性较大的吸收峰作为特征进行光谱识别,但当部分物质在太赫兹波段没有明显波峰、波谷等光谱图形特征时,这种方式便不再适用。为此,研究人员利用统计学... 特征提取对于太赫兹光谱识别来说至关重要。传统方法是通过人工选取太赫兹光谱中差异性较大的吸收峰作为特征进行光谱识别,但当部分物质在太赫兹波段没有明显波峰、波谷等光谱图形特征时,这种方式便不再适用。为此,研究人员利用统计学习与机器学习方法对高维太赫兹光谱数据进行降维和特征提取。由于物质的太赫兹光谱数据各维度呈现非线性,尤其是当不同物质的太赫兹光谱曲线整体非常相似时,线性处理方法易产生较大误差。针对这一问题,提出了一种基于扩散映射(DM)的太赫兹光谱识别方法。扩散映射能在保持数据内在几何结构的同时对其进行非线性降维,提取的流形特征区分度较高,对数据还有聚类效果。首先用S-G滤波器对Alloxazine等10种物质的太赫兹光谱样本进行滤波,并用三次样条插值法对截取相同频段后的光谱样本进行统一分辨率处理;然后利用DM将高维太赫兹光谱数据映射到低维特征空间并提取太赫兹光谱的流形特征;最后用多分类支持向量机(M-SVM)对十种物质的太赫兹透射光谱进行分类。实验结果表明,相比于主成分分析(PCA)和等距映射(ISOMAP),使用DM提取的太赫兹光谱流形特征具有更高的区分度,而且DM可以直接得到太赫兹光谱数据本征维数的估计值,这为相似太赫兹光谱的快速精准识别提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 太赫兹光谱 流形学习 谱方法 扩散映射 非线性降维
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基于监督等距映射和支持向量回归的料位软测量 预览
6
作者 郭磊 阎高伟 乔铁柱 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第5期37-39,67共4页
球磨机是一种用于磨矿工业的高能耗设备,准确测量其料位能够提高运行效率和安全性能。针对球磨机振动信号存在非线性和冗余性以及振动法在高料位时灵敏度较低等问题,提出了一种基于监督等距映射(S-Isomap)和支持向量回归(SVR)的软... 球磨机是一种用于磨矿工业的高能耗设备,准确测量其料位能够提高运行效率和安全性能。针对球磨机振动信号存在非线性和冗余性以及振动法在高料位时灵敏度较低等问题,提出了一种基于监督等距映射(S-Isomap)和支持向量回归(SVR)的软测量方法。首先用鲁棒的S-Isomap对振动信号功率谱基本特征进行非线性降维并提高料位区分度,再用泛化能力好的SVR建立降维后特征和料位之间的回归模型。通过采用实验室球磨机运行数据进行测试,验证了该方法在整个料位范围内具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 球磨机料位 软测量 监督等距映射 非线性降维 支持向量回归
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Atlas Compatibility Transformation:A Normal Manifold Learning Algorithm
7
作者 Zhong-Hua Hao Shi-Wei Ma Fan Zhao 《国际自动化与计算杂志:英文版》 EI CSCD 2015年第4期382-392,共11页
Over the past few years,nonlinear manifold learning has been widely exploited in data analysis and machine learning.This paper presents a novel manifold learning algorithm,named atlas compatibility transformation(ACT)... Over the past few years,nonlinear manifold learning has been widely exploited in data analysis and machine learning.This paper presents a novel manifold learning algorithm,named atlas compatibility transformation(ACT),It solves two problems which correspond to two key points in the manifold definition:how to chart a given manifold and how to align the patches to a global coordinate space based on compatibility.For the first problem,we divide the manifold into maximal linear patch(MLP) based on normal vector field of the manifold.For the second problem,we align patches into an optimal global system by solving a generalized eigenvalue problem.Compared with the traditional method,the ACT could deal with noise datasets and fragment datasets.Moreover,the mappings between high dimensional space and low dimensional space are given.Experiments on both synthetic data and real-world data indicate the effection of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 Nonlinear dimensionality reduction MANIFOLD learning NORMAL vector field MAXIMAL linear PATCH AMBIENT space.
联合改进拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器的高光谱影像分类 被引量:3
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作者 孙伟伟 刘春 李巍岳 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1151-1156,共6页
高光谱影像利用流形学习降维和分类器分类时往往忽略了影像本身的空间特征,这将严重制约最终的分类精度。因此,本文以拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器为例,提出了自适应加权综合核距离来同时改进流形学习方法和分类器方法,目的在于改善... 高光谱影像利用流形学习降维和分类器分类时往往忽略了影像本身的空间特征,这将严重制约最终的分类精度。因此,本文以拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器为例,提出了自适应加权综合核距离来同时改进流形学习方法和分类器方法,目的在于改善高光谱影像的分类结果。自适应加权综合核距离同时考虑高光谱影像的光谱特征和空间特征,且能够针对每个像素点自动估算空间邻域来描述空间特征。通过Indian和PaviaU两个数据集来分析和验证本文提出的组合策略,实验结果表明,本文提出的组合策略得到的分类结果明显优于常规拉普拉斯特征映射降维和常规k-近邻分类的组合策略,能够得到更高精度的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱分类 非线性降维 改进拉普拉斯特征映射 改进k-近邻分类 自适应加权综合核距离
一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究 预览 被引量:2
9
作者 范丹君 骆德汉 于昊 《广东工业大学学报》 CAS 2015年第3期91-96,共6页
为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采... 为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息.与传统的线性数据分析方法不同,针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征,可知气味非线性的本质特征,在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维,再采用基于Fisher的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)实现对特征子空间的模式聚类与分类,通过多次实验优化LLE算法的参数,得到了最佳的辛味中药材的模式识别效果.分析结果表明,运用LLE和LDA相结合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类,为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法. 展开更多
关键词 模式识别 气敏传感器 局部线性嵌入_线性判别分析 分类鉴别 非线性降维
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基于压缩感知的单样本人脸识别 预览
10
作者 徐志京 叶丽 《微型机与应用》 2015年第12期35-37,41共4页
提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法,通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本,则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本,运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况... 提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法,通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本,则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本,运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况下,基于ORL人脸库和FERET人脸库的实验证明,该方法比原稀疏表征方法在识别率上分别提高了15.53%和7.67%。与RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比,该方法同样具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 单样本 稀疏表征分类 局部邻域嵌入非线性降维
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基于非线性降维的高光谱混合像元分解算法 预览 被引量:1
11
作者 唐晓燕 高昆 倪国强 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第4期347-351,共5页
研究遥感图像处理混合像元分解问题,由于遥感图像中包含很多混合像元,影响图像的质量.传统的解混算法是以线性光谱混合模型为基础,因此解混精度不高.针对遥感图像中存在的非线性光谱混合,从数据统计的角度,提出一种基于光谱夹角距离的... 研究遥感图像处理混合像元分解问题,由于遥感图像中包含很多混合像元,影响图像的质量.传统的解混算法是以线性光谱混合模型为基础,因此解混精度不高.针对遥感图像中存在的非线性光谱混合,从数据统计的角度,提出一种基于光谱夹角距离的局部切空间排列算法进行非线性降维的光谱解混算法.首先通过基于光谱夹角距离的局部切空间排列算法将原始高光谱数据非线性降维到低维空间,再利用寻找最大单形体体积的方法提取端元,并用非负约束的最小二乘法计算各个端元的丰度.通过仿真和真实高光谱遥感数据实验结果表明,得到的分解结果优于测地线的最大单形体体积(GSVM)算法和N-FINDR算法,为提高遥感图像分解精度提供了参考. 展开更多
关键词 混合像元 高光谱解混 非线性降维 局部切空间排列 流形学习
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基于流形学习的新高光谱图像降维算法 预览 被引量:4
12
作者 普晗晔 王斌 张立明 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期232-237,共6页
提出了一种新的基于图像块距离的邻域选择方法,并将其应用于流形学习中,得到一类新的高光谱图像非线性降维算法。该类算法利用高光谱图像物理特性,结合图像的光谱信息和空间信息,在最大限度减小图像信息冗余的基础之上,很好地保持了原... 提出了一种新的基于图像块距离的邻域选择方法,并将其应用于流形学习中,得到一类新的高光谱图像非线性降维算法。该类算法利用高光谱图像物理特性,结合图像的光谱信息和空间信息,在最大限度减小图像信息冗余的基础之上,很好地保持了原始数据集的特性。与其它高光谱图像的降维算法相比,改进的流形学习算法不仅考虑到高光谱图像本身的空间关系,而且利用图像块距离更好地保持了数据点之间的局部特性,从而有效地去除原始数据集光谱维和空间维的冗余信息。实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在应用于高光谱图像分类时,与其它方法相比具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 非线性降维 图像块距离 流形学习算法 分类
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改进的局部线性嵌入算法在癌症基因表达数据降维中的应用
13
作者 刘文远 王春蕾 +1 位作者 王宝文 王常武 《生物医学工程学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期85-90,共6页
癌症基因表达数据具有高维、小样本的特点,对其进行维数约减十分有必要。传统的线性降维方法不能发现数据点之间的非线性关系,降维效果不好,因此,本文引入一种改进距离的多组权局部线性嵌入(DMLLE)算法对其进行降维。该算法采用... 癌症基因表达数据具有高维、小样本的特点,对其进行维数约减十分有必要。传统的线性降维方法不能发现数据点之间的非线性关系,降维效果不好,因此,本文引入一种改进距离的多组权局部线性嵌入(DMLLE)算法对其进行降维。该算法采用一种改进距离来计算每个数据点的近邻点,为每一个近邻引入多组线性无关的局部权向量进行线性重构,通过最小化重构误差得到高维数据在低维空间的嵌入结果。实验结果表明,DMLLE算法对癌症基因表达数据有很好的降维效果。 展开更多
关键词 非线性降维 局部线性嵌入 癌症基因表达数据 多组重构权
核参数判别选择方法在核主元分析中的应用 预览
14
作者 张成 李娜 +1 位作者 李元 逄玉俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2895-2898,共4页
针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数口的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描... 针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数口的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。 展开更多
关键词 核参数判别分析 类标签 非线性降维 核窗宽参数 核主元分析
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基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法 预览
15
作者 高小方 梁吉业 《新型工业化》 2013年第3期共12页
流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域的一个重要的研究课题。目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据。本文针对等维度的独立多流形提出了DC-ISOMA... 流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域的一个重要的研究课题。目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据。本文针对等维度的独立多流形提出了DC-ISOMAP算法。该算法首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果。实验结果表明,该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果。 展开更多
关键词 机器学习 非线性维数约简 流形学习 独立多流形 切空间 DC-ISOMAP
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基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法 预览
16
作者 高小方 梁吉业 《新型工业化》 2013年第4期共12页
流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域的一个重要的研究课题。目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据。本文针对等维度的独立多流形提出了DC-ISOMA... 流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域的一个重要的研究课题。目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据。本文针对等维度的独立多流形提出了DC-ISOMAP算法。该算法首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果。实验结果表明,该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果。 展开更多
关键词 机器学习 非线性维数约简 流形学习 独立多流形 切空间 DC-ISOMAP
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基于等维度独立多流形的DC—ISOMAP算法 预览 被引量:5
17
作者 高小方 梁吉业 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1690-1699,共10页
流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC—ISOMAP算法,首... 流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC—ISOMAP算法,首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果.实验结果表明,该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果. 展开更多
关键词 非线性维数约简 流形学习 独立多流形 切空间 DC—ISOMAP
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两种流形学习算法的对比研究 预览
18
作者 王博 刘美玲 张学敏 《微型机与应用》 2013年第8期42-44,共3页
介绍了局部线性嵌套和等距映射两种最基本的非线性降维方法,对比测试了两种降维方法在不同参数下的执行效果与效率,总结了两种降维方法所适合的数据特点,并应用于图像识别中,比较了两者在图像识别中的识别率。
关键词 非线性降维 流形学习 局部线性嵌套 等距映射 人脸识别
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利用LLE重建的人脸图像多角度转化算法 预览
19
作者 马祥 宋焕生 《电视技术》 北大核心 2013年第19期50-52,共3页
针对现有多角度人脸图像相互转化算法存在复杂度高、运算量大、重建结果中头发、脸部轮廓部位比较模糊的问题,提出一种利用局部性嵌入法(LLE)进行重建的多角度人脸图像相互转化算法.将人脸特定角度空间的重建系数运用到目标角度空间,... 针对现有多角度人脸图像相互转化算法存在复杂度高、运算量大、重建结果中头发、脸部轮廓部位比较模糊的问题,提出一种利用局部性嵌入法(LLE)进行重建的多角度人脸图像相互转化算法.将人脸特定角度空间的重建系数运用到目标角度空间,在权值求取时运用局部线性嵌入非线性降维算法,并将算法中的局部协方差矩阵进行大常数对角加载.对比实验结果表明,该算法简单,计算速度快,转化后图像质量高,并且在头发和人脸边缘部分合成效果明显优于现有算法. 展开更多
关键词 人脸图像 局部线性嵌入 非线性降维 多角度转化
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基于改进的监督LLE人脸识别算法 预览 被引量:2
20
作者 李白燕 李平 陈庆虎 《电视技术》 北大核心 2011年第19期 105-108,共4页
LLE是一种无监督的非线性降维方法,广泛应用于人脸特征提取,但是该方法缺乏样本点的类别信息。提出了一种新方法,在LLE的基础上引入有监督的学习机制和增加样本点的类别信息,通过减少类内距离而增加类间距离和最小化局部数据的全局... LLE是一种无监督的非线性降维方法,广泛应用于人脸特征提取,但是该方法缺乏样本点的类别信息。提出了一种新方法,在LLE的基础上引入有监督的学习机制和增加样本点的类别信息,通过减少类内距离而增加类间距离和最小化局部数据的全局重构误差,同时结合核邻域保持投影方法(KNPP)来提取高维人脸数据的非线性特征。算法有利于分类识别,并对噪声有较好的稳健性。实验表明,该方法的识别性能优于LLE,SLLE和KNPP。 展开更多
关键词 非线性降维 类别信息 监督 局部线性嵌入 人脸识别
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