有局部保持的最大间距准则特征提取方法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 6次 | 上传用户：tianbentb

【摘要】

：

最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类间散度最大,而且类内散度最小.文中所提出的特征提取方法与原来MMC相比,经过对原来的散度加乘权重,以及通过对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构.在ORL人脸库、YALE标准人脸库和UMIST人脸库上的实验结果表明,该方法能够对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性,能更为有效

【作者】

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王超王士同

【机构】

：

江南大学信息工程学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

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2009年06期

【关键词】

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最大间距准则(MMC) 局部保持特征提取人脸识别 Maximum Margin Criterion (MMC) Locality Preserving Fe

【基金项目】

：

国家自然科学基金;

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