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随机采样子空间保局投影人脸识别算法
被引量：
7
1
作者
杨利平
龚卫国
+1 位作者
李伟红
辜小花
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1465-1470,共6页
针对单一保局投影(LPP)算法分类识别能力弱的问题,提出了一种随机采样子空间保局投影算法(RSSLPP)。该算法在对训练样本的主元子空间进行随机采样的基础上,利用保局投影得到了多个既有差异且又互补的保局投影子空间,测试样本被分别投影...
针对单一保局投影(LPP)算法分类识别能力弱的问题,提出了一种随机采样子空间保局投影算法(RSSLPP)。该算法在对训练样本的主元子空间进行随机采样的基础上,利用保局投影得到了多个既有差异且又互补的保局投影子空间,测试样本被分别投影到这些保局投影子空间上,然后利用最近邻分类器进行分类识别。最后,根据多数投票原则融合多个子空间上的分类结果来确定样本所属类别。在FERET人脸图像子库上的实验表明:随机采样子空间保局投影算法的性能明显优于Eigenface、Fisherface、保局投影和鉴别保局投影等算法;和保局投影算法相比,本文所提出的方法人脸识别精度提高了10%以上。结果表明,随机采样子空间保局投影算法有效地融合了各LPP投影空间的互补信息,可以显著地提高人脸识别精度。
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关键词
随机采样子空间保局投影
保局投影
子空间
人脸识别
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职称材料
基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机
被引量：
3
2
作者
王雪松
高阳
程玉虎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1746-1750,共5页
针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各...
针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各基SVM分类器的样本进行特征提取,实现维数约简;然后,利用降维后的样本对各基SVM分类器进行训练;采用贝叶斯求和准则将各基SVM的分类结果进行融合以得到最终的分类结果.典型人脸数据库识别结果验证了本方法的可行性和有效性.
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关键词
随机子空间
正交局部保持投影
支持向量机
特征提取
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职称材料
题名
随机采样子空间保局投影人脸识别算法
被引量：
7
1
作者
杨利平
龚卫国
李伟红
辜小花
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1465-1470,共6页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2007AA01Z423)
国防"十一五"基础科研基金资助项目(No.C10020060355)
+2 种基金
教育部科学技术重点资助项目(No.02057)
重庆市自然科学基金重点资助项目(No.CSTC2005BA2002
No.CSTC2007AC2018)
文摘
针对单一保局投影(LPP)算法分类识别能力弱的问题,提出了一种随机采样子空间保局投影算法(RSSLPP)。该算法在对训练样本的主元子空间进行随机采样的基础上,利用保局投影得到了多个既有差异且又互补的保局投影子空间,测试样本被分别投影到这些保局投影子空间上,然后利用最近邻分类器进行分类识别。最后,根据多数投票原则融合多个子空间上的分类结果来确定样本所属类别。在FERET人脸图像子库上的实验表明:随机采样子空间保局投影算法的性能明显优于Eigenface、Fisherface、保局投影和鉴别保局投影等算法;和保局投影算法相比,本文所提出的方法人脸识别精度提高了10%以上。结果表明,随机采样子空间保局投影算法有效地融合了各LPP投影空间的互补信息,可以显著地提高人脸识别精度。
关键词
随机采样子空间保局投影
保局投影
子空间
人脸识别
Keywords
random sampling subspaces locality preserving projection（rsslpp）
LPP
subspac
eface 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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职称材料
题名
基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机
被引量：
3
2
作者
王雪松
高阳
程玉虎
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1746-1750,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60804022
No.60974050
+3 种基金
No.61072094)
教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-08-0836)
霍英东教育基金会青年教师基金(No.121066)
江苏省自然科学基金(No.BK2008126)
文摘
针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各基SVM分类器的样本进行特征提取,实现维数约简;然后,利用降维后的样本对各基SVM分类器进行训练;采用贝叶斯求和准则将各基SVM的分类结果进行融合以得到最终的分类结果.典型人脸数据库识别结果验证了本方法的可行性和有效性.
关键词
随机子空间
正交局部保持投影
支持向量机
特征提取
Keywords
random
subspac
e
orthogonal
locality
preserving
projection
support vector machine
feature extraction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
随机采样子空间保局投影人脸识别算法
杨利平
龚卫国
李伟红
辜小花
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机
王雪松
高阳
程玉虎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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