基于判别邻域嵌入的人脸识别

• 作者: 欧宗瑛 王国强 王海燕 苏铁明
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 子空间分析 判别邻域嵌入(DNE) 流形学习 降维 人脸识别
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 700-703
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2008.05.033

摘要

提出了一种人脸识别子空间方法:判别邻域嵌入(DNE).在框架中,训练样本数据的邻域和类关系被用来构建低维嵌入流形.在嵌入低维子空间后,同类样本保持它们固有的邻域关系,相反不同类近邻样本彼此远离.在ORL和Yale人脸数据库上,对提出的方法和主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、保持邻域嵌入(NPE)和保持局部投影(LPP)方法进行了比较,结果表明,提出的方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海燕		1	9	1.0	1.0