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基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别被引量：2: 1; 作者龚劬王珂 +1 位作者冉清华谷雅宁《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期151-156,共6页; 通过向二维局部保持投影(2D-LPP)算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影(2D-DLPP)算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩... 展开更多; 关键词人脸识别特征提取二维判别局部保持投影无参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于奇异值分解和判别局部保持投影的多变量时间序列分类被引量：4: 2; 作者董红玉陈晓云《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期239-243,共5页; 针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算法。该算法基于降维思想,先通过SVD将样本的第一右奇异向量作为特征向量,以此将不等长序列转化为规模大... 展开更多; 关键词多变量时间序列分类奇异值分解判别局部保持投影最大间距准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别被引量：1: 3; 作者王国强石念峰欧宗瑛《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期191-196,共6页; 提出一种基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别方法。图像矩阵判别局部保持投影是在局部保持投影基础上进行了扩展,考虑了类标签信息并在其目标函数中增加类间散度约束,使得求解的特征更具判别性。另外,图像矩阵判别局部保持投影是... 展开更多; 关键词局部保持投影图像矩阵判别局部保持投影流形学习人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

正则化最小二乘的正交局部保持判别投影的人脸识别: 4; 作者李勇周罗大庸《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第9期1847-1850,共4页; 提出一种新的子空间学习方法:正则化最小二乘的正交局部保持判别投影.为了更好地保持数据流形的结构,融合局部保持投影和线性判别分析的特点,对类内和类间加权矩阵分别进行了定义,从而构造目标函数.首先使用特征分解求出训练样本在人脸... 展开更多; 关键词人脸识别正则化最小二乘正交局部保持判别投影; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于极小准则的完备正交判别局部保持算法被引量：1: 5; 作者林玉娥李敬兆 +1 位作者梁兴柱林玉荣《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期145-150,共6页; 以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个... 展开更多; 关键词完备正交判别局部保持投影算法散度矩阵无监督判别投影算法目标函数非零空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别被引量：2: 1; 作者龚劬王珂冉清华谷雅宁; 机构重庆大学数学与统计学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期151-156,共6页; 文摘通过向二维局部保持投影(2D-LPP)算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影(2D-DLPP)算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩阵,提出无参数的二维判别局部投影(无参数2D-DLPP)算法。在Yale和ORL人脸库上的仿真实验结果表明,该算法与二维判别局部保持投影(2D-DLPP)、二维局部保持投影法(2D-LPP)和二维线性判别分析法(2D-LDA)相比能够取得更高的识别率。; 关键词人脸识别特征提取二维判别局部保持投影无参数; Keywords face recognition feature extraction two-dimensional locality preserving projections parameter-less; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于奇异值分解和判别局部保持投影的多变量时间序列分类被引量：4: 2; 作者董红玉陈晓云; 机构福州大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期239-243,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(71273053) 福建省优秀人才支持计划项目(XSJRC2007-11); 文摘针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算法。该算法基于降维思想,先通过SVD将样本的第一右奇异向量作为特征向量,以此将不等长序列转化为规模大小相同的序列;接着采用基于最大间距准则的判别局部保持投影对特征向量投影,充分利用类别信息以确保投影后同类样本尽量接近,异类样本尽量分散;最后在低维子空间采用1最近邻(1NN)、Parzen窗、支持向量机(SVM)和朴素Bayes分类器进行分类。在Australian Sign Language(ASL)、Japanese Vowels(JV)和Wafer三个公开的多变量时间序列数据集上进行的实验结果表明:在时间开销基本不变的前提下,所提方法取得了较低的分类错误率。; 关键词多变量时间序列分类奇异值分解判别局部保持投影最大间距准则; Keywords multivariate time series classification Singular Value Decomposition （SVD） Discriminant Locality Preserving Projection （DLPP） maximum margin criterion; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别被引量：1: 3; 作者王国强石念峰欧宗瑛; 机构洛阳理工学院计算机与信息工程系大连理工大学机械工程学院CAD&网络研究所中国科学院计算技术研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期191-196,共6页; 基金河南省教育厅自然科学研究计划项目(No.2009B520020); 文摘提出一种基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别方法。图像矩阵判别局部保持投影是在局部保持投影基础上进行了扩展,考虑了类标签信息并在其目标函数中增加类间散度约束,使得求解的特征更具判别性。另外,图像矩阵判别局部保持投影是直接处理图像矩阵而不需要将矩阵转化为向量,保留了像素间的空间位置关系,避免了奇异性问题。实验结果表明该方法是有效的。; 关键词局部保持投影图像矩阵判别局部保持投影流形学习人脸识别; Keywords locality preserving projections image matrix discriminant locality preserving projections manifold learning face recognition; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名正则化最小二乘的正交局部保持判别投影的人脸识别: 4; 作者李勇周罗大庸; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第9期1847-1850,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60776834)资助; 文摘提出一种新的子空间学习方法:正则化最小二乘的正交局部保持判别投影.为了更好地保持数据流形的结构,融合局部保持投影和线性判别分析的特点,对类内和类间加权矩阵分别进行了定义,从而构造目标函数.首先使用特征分解求出训练样本在人脸子空间的投影,然后使用最小二乘法解出投影子空间,最后将子空间的基向量正交化.在标准人脸数据库上的试验证明了这种识别方法的正确和有效.; 关键词人脸识别正则化最小二乘正交局部保持判别投影; Keywords face recognition regularized least squares orthogonal locality preserving discriminant projection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于极小准则的完备正交判别局部保持算法被引量：1: 5; 作者林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣; 机构安徽理工大学计算机科学与工程学院哈尔滨工业大学航天学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期145-150,共6页; 基金国家自然科学基金(60975009)资助项目安徽理工大学博士硕士基金资助项目; 文摘以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个基于极小准则的目标函数,该目标函数通过投影到总体散度矩阵的非零空间中有效地解决小样本问题,最后给出了该算法基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。; 关键词完备正交判别局部保持投影算法散度矩阵无监督判别投影算法目标函数非零空间; Keywords complete orthogonal discriminant locality preserving method scatter matrix unsupervised discriminant projection objective function non-null space; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别	龚劬王珂冉清华谷雅宁	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于奇异值分解和判别局部保持投影的多变量时间序列分类	董红玉陈晓云	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别	王国强石念峰欧宗瑛	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	正则化最小二乘的正交局部保持判别投影的人脸识别	李勇周罗大庸	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于极小准则的完备正交判别局部保持算法	林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料