一种应用于人脸识别的非线性降维方法

• 作者: 吴涛 唐红梅 张志伟 梁淑芬
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部线性嵌入 线性判别分析
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2009.04.009

摘要

局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)作为一种新的非线性维数约减算法,在高维数据可视化方面获得了成功的应用.然而LLE算法获取的特征从分类角度而言并非最优,而且LLE算法难以获取新样本点的低维投影.为解决这两个缺陷,提出了将非线性的LLE算法和线性判别分析算法(linear discriminant analysis,LDA)相结合的一种新的非线性降维方法,通过ORL、Havard和CMU PIE三个人脸库的实验,结果表明,该方法能够大幅度提高识别率,对光照、姿态及表情变化具有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴涛	河北工业大学信息工程学院	11	49	4.0	7.0
2	梁淑芬	五邑大学信息学院	31	176	6.0	12.0
3	唐红梅	河北工业大学信息工程学院	35	247	8.0	14.0
4	张志伟	河北工业大学信息工程学院	29	219	8.0	14.0