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二维类内差异信息保持的人脸识别
1
作者
孔爱祥
王成儒
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期65-70,共6页
为了使增强的Fisher鉴别准则(EFDC)避免因PCA降维带来的鉴别信息丢失问题,本文将其进行二维推广,提出基于二维类内差异信息保持(2D-IDP)的人脸识别方法,该方法建立了一个鲁棒性更强的鉴别准则,使得投影后不同类的样本点尽量远离的同时,...
为了使增强的Fisher鉴别准则(EFDC)避免因PCA降维带来的鉴别信息丢失问题,本文将其进行二维推广,提出基于二维类内差异信息保持(2D-IDP)的人脸识别方法,该方法建立了一个鲁棒性更强的鉴别准则,使得投影后不同类的样本点尽量远离的同时,类内紧致性和差异信息都得到有效保持,避免了过学习现象的产生。同时对EFDC近邻图中的参数t作了重新定义,使其能根据不同的输入样本自适应的变化,避免了t选择不当导致的识别性能下降的问题。在YALE和AR人脸库上的实验表明了本文方法的有效性。
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关键词
类内差异信息
Fisher线性鉴别准则
特征提取
人脸识别
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职称材料
题名
二维类内差异信息保持的人脸识别
1
作者
孔爱祥
王成儒
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期65-70,共6页
文摘
为了使增强的Fisher鉴别准则(EFDC)避免因PCA降维带来的鉴别信息丢失问题,本文将其进行二维推广,提出基于二维类内差异信息保持(2D-IDP)的人脸识别方法,该方法建立了一个鲁棒性更强的鉴别准则,使得投影后不同类的样本点尽量远离的同时,类内紧致性和差异信息都得到有效保持,避免了过学习现象的产生。同时对EFDC近邻图中的参数t作了重新定义,使其能根据不同的输入样本自适应的变化,避免了t选择不当导致的识别性能下降的问题。在YALE和AR人脸库上的实验表明了本文方法的有效性。
关键词
类内差异信息
Fisher线性鉴别准则
特征提取
人脸识别
Keywords
intra-class diversity information
Fisher linear disriminant criterion
feature extraction
face recognition
分类号
TP391.41 [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
二维类内差异信息保持的人脸识别
孔爱祥
王成儒
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012
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