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相异度导引的有监督鉴别分析方法
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作者 俞振洲 王正群 陈广花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期208-211,共4页
提出了相异度导引的有监督鉴别分析方法(D-SDA)。结合模式局部信息和全局信息,定义了类内散度权重矩阵R^W和类间散度权重矩阵R^B,分别表示类内样本的相异度、类间样本的相异度。由R^W、R^B导出类内散度矩阵S^W和类间散度矩阵S^B,根据Fis... 提出了相异度导引的有监督鉴别分析方法(D-SDA)。结合模式局部信息和全局信息,定义了类内散度权重矩阵R^W和类间散度权重矩阵R^B,分别表示类内样本的相异度、类间样本的相异度。由R^W、R^B导出类内散度矩阵S^W和类间散度矩阵S^B,根据Fisher鉴别准则函数确定最优变换矩阵。在YALE和AR人脸图像库上的实验验证了这一算法的有效性。 展开更多
关键词 散度权重矩阵 FISHER判别准则 相异度 全局与局部信息 人脸识别
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基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法
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作者 王颖静 王正群 +1 位作者 张国庆 俞振洲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期193-194,197,共3页
结合以成对约束形式给出的监督信息和无监督信息,提出一种基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法。通过成对约束信息进行鉴别分析,利用稀疏表示方法保留数据集在变换空间中的全局稀疏结构。实验结果表明,与传统特征抽取算法相比,该算法... 结合以成对约束形式给出的监督信息和无监督信息,提出一种基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法。通过成对约束信息进行鉴别分析,利用稀疏表示方法保留数据集在变换空间中的全局稀疏结构。实验结果表明,与传统特征抽取算法相比,该算法的识别效果更好,需要调节的参数更少,且鲁棒性较高。 展开更多
关键词 稀疏保留 机器学习 特征提取 人脸识别
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局部结构保持的鉴别分析方法
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作者 王颖静 王正群 +1 位作者 张国庆 俞振洲 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第12期51-53,118,共4页
局部投影保持LPP(Locality Preserving Projections)是一种局部特征提取算法,它能够有效地保留数据集的局部结构。不相关保局投影鉴别UDLPP(Uncorrelated Discriminant Locality Preserving Projections)在LPP的基础上考虑了类别信息,... 局部投影保持LPP(Locality Preserving Projections)是一种局部特征提取算法,它能够有效地保留数据集的局部结构。不相关保局投影鉴别UDLPP(Uncorrelated Discriminant Locality Preserving Projections)在LPP的基础上考虑了类别信息,通过保留类内几何结构并最大化类间距离获得了良好的鉴别性能。结合UDLPP的思想,在UDLPP的基础上提出了一种局部结构保持的鉴别分析方法PCLSP(Pattern Classification based on Local Structure Preserving)。该方法结合了数据集的类别信息以及数据集的局部结构信息,通过最小化类内近邻分离度以及最大化类间近邻分离度来提高鉴别性能,从而进一步反映了数据的局部结构,提高了识别率。通过在ORL(Olivetti-Oracle Research Lab)和YALE两个标准人脸库上实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 LPP UDLPP流形 人脸识别
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