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一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法
被引量：
1
1
作者
杜海顺
李玉玲
+1 位作者
侯彦东
金勇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期275-278,共4页
针对边界Fisher分析(MFA)构建的惩罚图没有充分描述类间数据分离度的缺点,提出一种局部和整体间距嵌入(LGME)特征提取方法。该方法在构建惩罚图时采用了全部的不同类样本数据对,并适当地强调了间距较小的不同类样本数据对的作用。与MFA...
针对边界Fisher分析(MFA)构建的惩罚图没有充分描述类间数据分离度的缺点,提出一种局部和整体间距嵌入(LGME)特征提取方法。该方法在构建惩罚图时采用了全部的不同类样本数据对,并适当地强调了间距较小的不同类样本数据对的作用。与MFA相比,LGME同时使用类间数据的局部和整体间距信息,对类间数据分离度进行了充分描述,从而使其提取的数据特征具有更强的判别力。实验结果表明,LGME方法提取的人脸图像特征在用于人脸识别时,具有较高的识别率,且更具鲁棒性。
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关键词
人脸识别
特征提取
边界Fisher分析(MFA)
局部和
整体
间距
嵌入
(
lgme
)
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职称材料
题名
一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法
被引量：
1
1
作者
杜海顺
李玉玲
侯彦东
金勇
机构
河南大学图像处理与模式识别研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期275-278,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60974062)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A520008)资助
文摘
针对边界Fisher分析(MFA)构建的惩罚图没有充分描述类间数据分离度的缺点,提出一种局部和整体间距嵌入(LGME)特征提取方法。该方法在构建惩罚图时采用了全部的不同类样本数据对,并适当地强调了间距较小的不同类样本数据对的作用。与MFA相比,LGME同时使用类间数据的局部和整体间距信息,对类间数据分离度进行了充分描述,从而使其提取的数据特征具有更强的判别力。实验结果表明,LGME方法提取的人脸图像特征在用于人脸识别时,具有较高的识别率,且更具鲁棒性。
关键词
人脸识别
特征提取
边界Fisher分析(MFA)
局部和
整体
间距
嵌入
(
lgme
)
Keywords
Face recognition
Feature extraction
Marginal Fisher analysis（MFA）
Local and global margin embedding（
lgme
）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法
杜海顺
李玉玲
侯彦东
金勇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
1
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