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边界判别投影在人脸识别上的应用
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作者 魏义康 金聪 《电子测量技术》 2019年第4期104-109,共6页
针对最大边界准则和边界Fisher分析在人脸特征提取过程中的不足,提出一种边界判别投影降维算法,利用类样本均值与其同类边界样本定义类内离散度,利用类样本均值与其异类边界样本定义类间离散度。同时结合最大边界准则解决类内离散度矩... 针对最大边界准则和边界Fisher分析在人脸特征提取过程中的不足,提出一种边界判别投影降维算法,利用类样本均值与其同类边界样本定义类内离散度,利用类样本均值与其异类边界样本定义类间离散度。同时结合最大边界准则解决类内离散度矩阵奇异的问题。与经典的最大边界准则和边界Fisher分析算法相比,可以同时考虑样本的全局结构和局部结构,避免小样本问题。在人脸数据集上的实验表明,边界判别投影是一种有效的特征提取算法,提高了人脸识别准确率。 展开更多
关键词 边界判别投影 数据降维 人脸识别
局部差异正则化的边界判别投影 预览 被引量:1
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作者 何进荣 闭应洲 +1 位作者 丁立新 刘斌 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期780-795,共16页
高维是大数据的一个重要特点,数据降维是处理高维数据的有效手段.数据降维算法的设计,关键在于保持原始高维数据集中蕴含的判别信息和几何结构,使得生成的低维特征表示既能刻画原始高维数据的分布形状,又能以更低的计算成本服务于... 高维是大数据的一个重要特点,数据降维是处理高维数据的有效手段.数据降维算法的设计,关键在于保持原始高维数据集中蕴含的判别信息和几何结构,使得生成的低维特征表示既能刻画原始高维数据的分布形状,又能以更低的计算成本服务于后续的分类任务.边界判别投影算法是一种有监督的线性降维算法,通过最大化不同类别样本点之间的最小距离和最小化同类样本点之间的最大距离,来获取最优判别投影方向.为了保持样本点的几何结构,提高边界判别投影算法的泛化能力,在边界判别投影模型中融入了样本点的局部差异性信息.通过最大化投影之后样本点之间的局部差异来保持数据集的多样性,即在数据降维过程中,局部邻域内相距较远的样本点在投影之后应该保持较远的距离,从而防止在投影过程中原始数据集中蕴含的相似关系和拓扑结构发生扭曲.在图嵌入框架下,数据集的相似信息、判别信息和局部差异信息可以采用正则化的迹差准则进行数据建模.在优化求解时,为了降低散度矩阵特征分解的时间复杂度,通过对数据矩阵进行QR分解来加速计算.人脸图像数据集上的分类实验验证了局部差异正则化的边界判别投影算法在判别特征提取方面的有效性. 展开更多
关键词 数据降维 边界判别投影 数据分类 局部差异 图嵌入
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基于MDP-ISAP的ENN分类算法及其应用
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作者 夏崇坤 苏成利 +1 位作者 曹江涛 李平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期1958-1964,共7页
针对可拓神经网络(ENN)对复杂样本数据分类效果较差的问题,提出一种融合边界判别投影(MDP)和改进半监督近邻传播(ISAP)的新型ENN分类算法。首先,使用边界判别投影对原始数据进行降维,提取关键特征。其次,在低维特征空间进行聚类分... 针对可拓神经网络(ENN)对复杂样本数据分类效果较差的问题,提出一种融合边界判别投影(MDP)和改进半监督近邻传播(ISAP)的新型ENN分类算法。首先,使用边界判别投影对原始数据进行降维,提取关键特征。其次,在低维特征空间进行聚类分析,利用近邻传播聚类筛选出有效训练样本,并通过ISAP聚类寻优获得样本类中心,作为初始类中心,在此基础上构建新的分类器。最后,将其应用于复杂化工过程中高密度聚乙烯(HDPE)的熔融指数预测,取得了较好效果。 展开更多
关键词 可拓神经网络 边界判别投影 降维 近邻传播算法 HDPE过程 预测
基于边界判别投影的数据降维 预览 被引量:8
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作者 何进荣 丁立新 +1 位作者 李照奎 胡庆辉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期826-838,共13页
为了提取具有较好判别性能的低维特征,提出了一种新的有监督的线性降维算法-边界判别投影,即,最小化同类样本间的最大距离,最大化异类样本间的最小距离,同时保持数据流形的几何形状,一与经典的基于边界定义的算法相比,边界判别投... 为了提取具有较好判别性能的低维特征,提出了一种新的有监督的线性降维算法-边界判别投影,即,最小化同类样本间的最大距离,最大化异类样本间的最小距离,同时保持数据流形的几何形状,一与经典的基于边界定义的算法相比,边界判别投影可以较好地保持数据流形的几何结构和判别结构等全局特性,可避免小样本问题,具有较低的计算复杂度,可应用于超高维的大数据降维.人脸数据集上的实验结果表明,边界判别分析是一种有效的降维算法,可应用于大数据上的特征提取. 展开更多
关键词 边界判别投影 数据降维 特征提取 边界样本点 人脸识别
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