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增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用(英文)
1
作者
黄鸿
吴心红
李见为
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期76-81,共6页
针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一...
针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类。在AT&T和Yale人脸图像数据库上的实验结果表明该方法能有效的提高人脸识别的性能。
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关键词
人脸识别
维数约简
流形
学习
流形鉴别分析
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职称材料
一种基于低秩描述的图像集分类方法
被引量：
5
2
作者
吕煊
王志成
+1 位作者
赵卫东
刘玉淑
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期271-276,共6页
保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分...
保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.
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关键词
流形鉴别分析
低秩分解
图像集
局部图嵌入
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职称材料
题名
增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用(英文)
1
作者
黄鸿
吴心红
李见为
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆工学院教授流动站
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期76-81,共6页
基金
重庆科委自然基金资助项目(CSTC.2009BB2195)
文摘
针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类。在AT&T和Yale人脸图像数据库上的实验结果表明该方法能有效的提高人脸识别的性能。
关键词
人脸识别
维数约简
流形
学习
流形鉴别分析
Keywords
face recognition
dimensionality reduction
manifold learning
manifold discriminant analysis
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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职称材料
题名
一种基于低秩描述的图像集分类方法
被引量：
5
2
作者
吕煊
王志成
赵卫东
刘玉淑
机构
同济大学CAD研究中心
同济大学企业数字化技术教育部工程研究中心
重庆市国土资源和房屋勘测规划院
山东大学信息科学与工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期271-276,共6页
基金
国家自然科学基金(61103070)
"十二五"国家科技支撑计划(2012BAF10B12)
+1 种基金
上海市科委项目(12dz1125400)
中央高校基本科研业务费专项资金(0800219171)
文摘
保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.
关键词
流形鉴别分析
低秩分解
图像集
局部图嵌入
Keywords
manifold discriminant analysis
low-rank representation
image set
graph embedding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用(英文)
黄鸿
吴心红
李见为
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
在线阅读
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职称材料
2
一种基于低秩描述的图像集分类方法
吕煊
王志成
赵卫东
刘玉淑
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
在线阅读
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职称材料
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