正交及不相关边界邻域保持嵌入的人脸识别

来源 :计算机应用 | 被引量 : 4次 | 上传用户：wmf_china

【摘要】

：

邻域保持嵌入(NPE)算法本质上仍是一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法:正交边界邻域保持嵌入(OMNPE)和不相关边界邻域保持嵌入(UMNPE)。首先构造类内和类间邻接图,并定义类内和类间重构误差;然后分别在正交和不相关约束条件下寻找最小化类内重构误差同时最大化类间重构误差的投影向量;将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类

【作者】

：

陈达遥陈秀宏

【机构】

：

江南大学数字媒体学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2013年11期

【关键词】

：

降维流形学习人脸识别邻域保持嵌入正交不相关 dimensionality reduction manifold learning face recog

【基金项目】

：

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（JUSRP211A70）,国家自然科学基金资助项目（61373055）.

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