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基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用
1
作者
殷飞
焦李成
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第5期283-287,共5页
针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离...
针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离。然后基于上述两个概念分别定义总体同类距离和总体异类距离。以最小化总体同类距离和最大化总体异类距离为目的提出了面向分类的准则(Classification Oriented Criterion,COC)。最后,基于面向分类的准则推导出了一种新的维数约简方法。在公共人脸数据库ORL和Yale上的实验表明所提方法性能优于有代表性的维数约简方法。
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关键词
维数约简
总体同类距离
总体异类距离
面向分类的准则
人脸识别
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题名
基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用
1
作者
殷飞
焦李成
机构
西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第5期283-287,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划(2013CB329402)
国家自然科学基金(61072106
+4 种基金
61173090
61072108
61303034)
教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT1170)
基本科研业务费(K5051303011)资助
文摘
针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离。然后基于上述两个概念分别定义总体同类距离和总体异类距离。以最小化总体同类距离和最大化总体异类距离为目的提出了面向分类的准则(Classification Oriented Criterion,COC)。最后,基于面向分类的准则推导出了一种新的维数约简方法。在公共人脸数据库ORL和Yale上的实验表明所提方法性能优于有代表性的维数约简方法。
关键词
维数约简
总体同类距离
总体异类距离
面向分类的准则
人脸识别
Keywords
Dimensionality reduction
Total distance of samples from the same class
Total distance of samples from different classes
Classification oriented criterion
Face recognition
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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出处
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1
基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用
殷飞
焦李成
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
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